今天的企业正在大力投资机器学习和人工智能模型. 他们越来越多地将mlop视为一种帮助他们跨多个团队和业务线扩展内部数据科学实践的方式. 然而，太多的组织不知道如何定义mlop. 他们不知道如何实施. 它们的定义往往过于狭隘, 只关注企业扩展所需的一部分. 他们留下了脱节的模型研究和生产流程，交付了低于标准的结果. 

本白皮书介绍了企业MLOps, 在现代企业中扩展模型生产的整体方法. 了解:

• 在企业mlop中发现的底层技术和指导原则.
• 消除技术和非技术障碍的循证建议.
• 企业MLOps如何为创建一个创收的数据科学飞轮提供蓝图.