MLOps是指机器学习运营，将机器学习和软件工程相结合的一种方法。它旨在通过自动化、监控和迭代的方式，使机器学习模型的开发、部署和维护过程更加高效和可靠。MLOps有助于解决传统机器学习在部署和生产环境中的挑战，并提供可重复、可持续和可扩展的机器学习工作流程。通过将机器学习模型与软件开发流程相集成，MLOps提供了一种系统化的方法来管理模型的整个生命周期。在实践中，MLOps包括数据管理、模型开发、模型部署、监控和维护等各个阶段。它借鉴了DevOps的概念，将敏捷开发、持续集成和持续部署等工程实践应用到机器学习领域，从而实现了更快速、更可靠的模型交付和持续改进。MLOps在当前快速发展的人工智能和大数据领域具有重要意义，为实现机器学习的商业化应用提供了有效的解决方案。
