一、MLOps平台与模型生命周期管理概述
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MLOps（机器学习运维）是将DevOps理念应用于机器学习领域的方法论，旨在标准化和自动化机器学习模型的开发、部署和监控全流程。模型生命周期管理包含以下核心阶段：
- 数据准备：数据收集、清洗与特征工程
- 模型开发：训练、验证与超参数调优
- 模型部署：容器化、服务化与A/B测试
- 监控优化：性能指标跟踪与迭代更新
二、腾讯云国际站在MLOps中的核心优势
2.1 全栈AI基础设施
腾讯云提供从IaaS到PaaS的完整技术栈：
- 计算资源：GPU/TPU云服务器（GN7/GN10实例）
- 存储服务：COS对象存储+CFS文件存储
- 数据处理：EMR大数据平台+DataWorks数据集成
2.2 原生AI工具链
| 服务名称 | 功能描述 |
|---|---|
| TI-ONE平台 | 可视化建模与自动模型调优 |
| TI-Matrix | 端到端模型部署与推理服务 |
| 云原生监控 | 实时监控模型准确率/延迟等指标 |
三、通过腾讯云国际站构建MLOps平台的实践路径
3.1 环境搭建阶段
- 通过CVM创建配备NVIDIA GPU的计算集群
- 使用TKE Kubernetes服务搭建容器化环境
- 配置CODING DevOps实现CI/CD流水线
3.2 模型开发阶段
典型架构示例：
[JupyterLab on CVM] → [TF/PyTorch on TI-ONE] → [模型注册到TI-Matrix]
3.3 持续运维阶段
- 通过CLS日志服务收集推理日志
- 使用Grafana可视化监控数据漂移
- 设置CAM权限管理系统保障安全
