AI工程化MLOps：从实验到生产的鸿沟
很多AI项目卡在从demo到生产的阶段。MLOps工具链（模型管理、版本控制、监控、CI/CD）的现状如何？
痛点：
1. 模型版本管理混乱
2. 数据漂移检测困难
3. 线上效果监控不完善
4. A/B测试基础设施缺失
5. 模型回滚机制
大家用过哪些MLOps工具？MLflow、Weights&Biases、Kubeflow哪个好用？
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