019、AI系统工程：MLOps、模型监控与持续学习流水线

019、AI系统工程：MLOps、模型监控与持续学习流水线从线上事故说起上周三凌晨，监控告警突然炸了——推荐系统的CTR在半小时内掉了17%。团队紧急排查，发现不是数据管道故障，也不是服务宕机。最后定位到问题：三天前上线的模型，在遇到突发新闻事件时，开始输出离谱的推荐结果。模型本身没坏，只是世界变了。这种事在AI团队里太常见了。我们花90%时间训练和部署模型，却用剩下10%的时间手忙脚乱地维护它。今天要聊的，就是怎么把那90%和10%调过来。MLOps不是DevOps的简单复制很多人以为MLOps就是给机器学习套个DevOps壳子，这个误解坑了不少团队。我见过有人把CI/CD流水线直接搬过来，结果模型版本管理一团糟——训练代码、数据、超参数、环境，任何一个变了都是新模型，Git commit hash根本不够用。# 错误示范：用代码版本管理模型model.save(f"model_v