借助MLOps 服务带来的效率提升，企业可以大大加快新机器学习产品和服务的开发和部署。MLOps 通过自动化重复操作、促进协作以及增强机器学习生命周期的整体稳定性和一致性，帮助组织缩短从模型开发到生产部署所需的时间。
与传统的手动机器学习工作流程相比，这使组织能够快速迭代新的 ML 驱动技术并更快地将它们交到客户手中。
成本效益
实施 MLOps的另一个主要好处是降低成本。MLOps 通过自动化基础设施资源的配置和控制，降低了创建、训练和部署机器学习模型所涉及的成本和人力。
“一个真实的例子是，移动软件公司 PadSquad 希望降低其媒体成本。借助专为生产和实时机器学习应用程序构建的 Iguazio 数据科学平台，PadSquad 能够降低其客户产生的媒体成本。”
MLOps 可以显著削减成本，特别是对于广泛实施机器学习的企业，使他们能 芬兰 WhatsApp 数据 够优化人工智能和数据科学项目的投资回报率。
增强模型可靠性和性能
通过可靠地实施 MLOps，企业可以提高其机器学习模型的性能和可靠性。自动测试和持续监控可确保模型始终满足必要的性能要求，从而为业务运营提供安全感和保障。这是通过定期评估模型的精度、弹性以及对数据和用户行为变化的适应性来实现的。
此外，他们可以信任机器学习系统的结果，并做出更明智的、数据驱动的决策，通过主动纠正模型性能中的任何问题或偏差来推动公司的成功。
实时洞察
MLOps 为公司提供改善客户体验所需的实时洞察和数据驱动功能。MLOps 通过可扩展的基础设施管理、自动化模型部署、无缝数据提取和处理、集中模型治理以及持续的模型监控和优化，帮助组织快速调整其基于机器学习的应用程序和服务，以适应不断变化的客户需求。