MLOPS是机器学习和运维的结合，一种用于自动化生产级别机器学习的流程。MLOPS强调机器学习生命周期中与运维的集成、交互和持续化，目的是提高机器学习的开发效率和应用效果。
MLOPS主要应用在数据科学家和机器学习工程师中，它基本上是DEVOPS的一个扩展。DEVOPS重点是软件开发和运维的流程的整个生命周期，而MLOPS扩展了这个流程，添加了机器学习的开发、部署和监控。
与DevOps不同，MLOps有着强大的过程控制和监控和数据管理功能，这一点非常重要，因为在机器学习和深度学习模型的构建中，数据处理是最重要的一个步骤，而数据管道和数据选择的稳定性和可重复性是机器学习模型的关键。
MLOPS最主要的目的是将机器学习的生命周期制度化，标准化和自动化，包括模型训练、模型部署和模型监控，以满足生产化应用的需要。
MLOPS是一种新型运维方式，利用自动化和标准化来加速机器学习的生命周期，让数据科学家和研究人员将更多精力投入到模型的优化和改进中。