这张图展示了一个端到端的MLOps（机器学习运维）架构，分为几个关键步骤和区域。简单来说，就是描述如何将机器学习项目从开始到生产环境的全过程： 1. 项目启动 (A) - 分析业务问题：确定目标是什么。 - 设计架构和技术：选择适合的工具和技术。 - 定义机器学习问题：比如分类、回归等。 - 数据准备：进行初步数据分析，检查数据质量。 2. 数据工程 (B) - 特征工程需求：定义如何转换和清理数据。 - 特征工程流水线：连接原始数据，进行数据提取、清洗、特征创建。 3. 实验阶段 (C) - 数据分析与准备：验证数据的有效性。 - 模型训练与验证：选择最佳算法，进行超参数调优。 - 导出模型：将训练好的模型保存以备使用。 4. 自动化工作流 (D) - 调度器和编排组件：自动触发工作流任务。 - 持续集成/交付 (CI/CD)：自动化测试和部署流程。 - 模型服务：在生产环境中使用模型进行预测。 场景例子 想象一家电商公司想用机器学习预测客户购买行为。他们会先分析业务目标（如增加销售），设计所需的技术架构，然后收集和清理客户数据。在实验阶段，他们会尝试不同的算法来找到最佳预测模型。最后，通过自动化工作流，这个模型被定期更新并应用于生产环境，为公司提供实时购买预测。 这个过程确保了机器学习项目能够高效地从实验室走向实际应用，并且可以不断改进，以应对新的业务挑战。