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模型監控
6 篇文章
產業動態/5月31日
2026 年 MLOps 為何還會壞掉
MLOps 到 2026 年已是 AI 上線後的標配，但模型、資料和成本一變，生產環境還是會壞。
產業動態/5月31日
5 個 MLOps 目標，讓生產團隊更好上線
5 個 MLOps 目標一次看懂：從部署、可重現性到監控與治理，幫生產團隊判斷先做哪一項最有用。
產業動態/5月13日
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。
產業動態/5月13日
為什麼 MLOps 比 DevOps 更重要：AI 系統的可靠性關鍵
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。
AI Agent/4月3日
Marginlab 盯上 Claude Code 漂移
Marginlab 每天跑 50 個 SWE-Bench-Pro 任務，追蹤 Claude Code Opus 4.6 的分數漂移，還會看 token、成本與工具呼叫。
工具應用/4月2日
MLOps 是什麼？ML 團隊怎麼上線模型
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。