MLOps是结合了机器学习和运维（DevOps）的一种概念，它是针对如何将机器学习模型从实验室推广到生产部署中而产生的。 MLOps致力于解决以下问题：

为此，MLOps提供了一种将软件开发中的DevOps最佳实践应用于机器学习模型开发和部署的方法。在MLOps中，包括的最佳实践如下：

综上所述，MLOps是机器学习模型开发和部署过程中的一种方法，它采用DevOps的最佳实践，以确保机器学习模型可以高效可靠地部署到生产环境中。通过使用MLOps，开发人员和数据科学家可以在机器学习模型的整个生命周期中维护数据和代码版本控制，并确保准确重复开发和部署工作以及持续监控其性能，从而将机器学习模型部署到生产环境中。

MLOps是一个结合机器学习和DevOps的概念，它旨在帮助开发人员和数据科学家将他们的机器学习模型应用于实际生产环境中的过程变得更加高效、可靠和可持续。你可以将MLOps看作是将软件开发中的DevOps的最佳实践应用到机器学习模型的开发和部署中。MLOps涉及许多领域，包括数据管理、模型开发、模型训练、模型版本控制、模型部署、自动化测试、性能监控和持续交付。