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除了性能指标外，MLOps 还包括跟踪数据质量和模型漂移。例如，MLOps 工具应帮助团队评估输入数据的完整性和一致性。最终目标是确保模型接收高质量的推理输入。任何偏离预期数据分布或数据特征异常的情况都可能表明数据质量问题会影响模型性能。

同样，模型漂移监控涉及检测输入数据和 喀麦隆 Whatsapp 数据 模型预测之间的关系随时间的变化。当模型超出其预期范围或底层数据模式发生变化时，漂移监控会发出信号。有了这些信息，团队可以根据需要重新训练或重新校准模型，以保持准确性和相关性。

模型治理在 MLOps 生态系统中至关重要。在受监管的行业中尤其如此，因为组织必须满足严格的合规性要求。组织应确保 MLOps 框架能够应对治理和合规性挑战。这包括管理模型版本、跟踪沿袭、实施访问控制和审核模型行为的流程和控制。

有效的模型版本控制是 MLOps 中模型治理的基石。它允许组织跟踪模型随时间的变化并确保可重复性和可追溯性。通过维护模型的版本历史记录，组织可以根据需要轻松恢复到以前的版本。此外，他们可以清楚地跟踪模型从开发到部署的演变。