GitOps for MLOps是一种将GitOps原则应用于机器学习操作（MLOps）的实践方法论，它以Git仓库作为单一事实来源，集中管理机器学习模型的代码、配置、基础设施定义及模型版本，并通过自动化持续集成/持续部署（CI/CD）流水线实现模型的自动部署、监控、回滚和审计，从而确保ML生命周期的高效性、可重复性和一致性。
在AI产品开发的实际落地中，GitOps for MLOps使产品经理能够高效管理模型部署流程，例如利用工具链如Argo CD或MLflow自动化测试和生产环境的同步，减少人为错误并加速迭代；同时支持实时性能监控和快速故障恢复，提升产品可靠性和团队协作效率。
延伸阅读推荐Andriy Burkov的著作《Machine Learning Engineering》，该书系统性地阐述了MLOps的核心实践与工具应用。
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