组织通过将预测模型集成到生产系统中来将其投入运营，在这些系统中，它们可以自动生成可操作的见解。此过程通常涉及三个主要阶段：数据管道设置、模型部署和持续监控。开发人员专注于构建强大的基础设施来处理实时或批量数据处理，确保模型接收到干净、最新的输入。例如，一家零售公司可能会部署一个需求预测模型，该模型提取每日销售数据，通过 ETL（提取、转换、加载）管道处理数据，并将其输入到模型中以预测库存需求。
部署阶段通常使用 Docker 或 Kubernetes 等容器化工具来打包模型及其依赖项，使其可以在不同环境中移植。 API（例如，REST 或 gRPC）将模型的预测公开给下游应用程序，例如推荐引擎或欺诈检测系统。例如，一家银行可能会通过 API 将信用风险模型嵌入到其贷款审批系统中，从而可以实时评估申请人。像 MLflow 或 DVC 这样的版本控制系统有助于跟踪模型迭代，而 CI/CD 管道可以自动执行测试和部署以减少停机时间。
部署后，监控可确保模型保持准确和可靠。像 Prometheus 这样的工具或自定义日志记录会跟踪性能指标（例如，预测延迟、准确性漂移）和数据质量问题。例如，一个电子商务平台可能会监控客户流失模型，以检测用户行为在节假日期间的变化，如果准确性下降，则会触发重新训练。维护还包括更新数据模式、使用新数据重新训练模型以及解决可伸缩性瓶颈。通过结合自动化管道、可扩展部署和主动监控，开发人员可以确保模型在生产中交付一致的价值。