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MLOps

MLOps 指的是把模型訓練、驗證、部署與監控串成可重複的工程流程，讓 ML 團隊能穩定交付模型。它涵蓋 CI/CD、特徵管理、模型版本控管、推理服務與漂移監測，也和 Kubernetes、GPU 基礎設施密切相關。

8 篇文章

2026 年 MLOps 架構與策略指南

2026 年的 MLOps 重點在治理、LLMOps 整合與成本控制。企業已把 AI 放進 production，但多數還卡在試點到擴張的落差。

MLOps 不是 DevOps 的附屬品，而是 AI 系統在生產環境中保持可重現、可監控、可回滾的必要紀律。

2026 AI 工程師路線圖太寬，適合當參考，不適合當第一份學習計畫。

這份 GitHub 清單收錄可直接上線的開源 AI 專案，從 PyTorch 到 vLLM 都有，2,486 顆星，適合想找模型、推理、RAG 和代理工具的工程師。

Matei Zaharia 以 Spark 和 Ray 拿下 2025 ACM Prize。這兩套系統撐起大型資料處理、機器學習與 AI 基礎設施，也反映 AI 競爭已轉向系統層。

KubeCon Europe 2026 釋出明確訊號：Kubernetes 正從容器編排，轉向 AI 基礎設施控制平面，重點落在 inference、GPU 與開放標準。

MLOps 把模型訓練、測試、部署和監控變成可重複流程。這篇用 AWS 的視角，拆解它怎麼運作、為何重要，以及和 DevOps 的差別。

一個只有 1 顆星的 GitHub repo，卻把 2026 年從 ML 基礎、GenAI 到 agentic AI 的學習路線排得很完整。