MLOps 学习路线图全解析，助你成为数据与模型运维高手！
核心技能分为几大模块：
1️⃣ 编程基础
- Python（机器学习首选）
- Go（高效并发）
- Bash（自动化脚本）
2️⃣ 版本控制
- Git + GitHub，团队协作必备
3️⃣ 云计算平台
- AWS / Azure / GCP
- 云原生机器学习服务，快速部署与扩展
4️⃣ 容器化技术
- Docker 容器打包
- Kubernetes 编排，保障系统稳定性与弹性
5️⃣ 机器学习基础
- 理解模型原理，才能更好地部署与维护
6️⃣ 数据工程基础
- 数据流水线（Airflow）
- 数据湖与数据仓库
- 数据摄取架构（Spark、Kafka、Flink）
7️⃣ MLOps 核心原则与组件
- 版本控制、CI/CD流水线
- 编排管理、实验追踪与模型注册
- 数据血缘与特征库
- 模型训练与在线服务
- 监控与可观测性，确保系统健康
8️⃣ 基础设施即代码（IaC）
- 自动化管理云资源，提升运维效率
💡 深度思考：
MLOps不是单一技术，而是融合编程、数据工程、云计算和运维的跨领域体系。掌握上述技能，能显著提升模型从研发到生产的效率和质量。尤其Python和Kubernetes，已成为推动MLOps变革的关键利器。
这份路线图为MLOps学习指明方向，适合初学者构建系统认知，也助经验者完善技能体系。未来AI时代，懂MLOps即掌握AI落地的核心能力。
原推文链接：x.com/techyoutbe/status/1978318884005363744
