MLOPS是机器学习（ML）和运营（Ops）的组合。它是一种自动化机器学习模型的开发、部署和管理流程的方法，旨在将机器学习的速度和质量提高到更高的水平。MLOPS是将DevOps（开发和运维）的最佳实践应用于机器学习系统的自动化流程，其目的是使机器学习更加可靠，更加可持续。
传统机器学习开发流程包括数据采集、数据预处理、特征工程、建模、训练、评估和部署。这些步骤需要数据科学家和开发人员进行手动操作并协调共同努力。MLOPS通过将DevOps方法应用于机器学习，自动化这些任务，从而加快了机器学习模型的开发和部署，降低开发和部署的成本。
MLOPS可以通过实时监控模型性能和数据质量来提高模型的准确性和可靠性。MLOPS平台可以跟踪模型的性能并自动通知相关人员进行修复，甚至可以自动调整模型的精度和准确性。这使得机器学习模型可以更快地适应现实世界的变化和挑战。