1. 定義與本質 MLOps 是一套將機器學習模型從開發（實驗）落地到生產環境，並實現全生命週期自動化、可觀測、可追溯的工程實踐體系。 核心目標：解決 “模型訓練出來能用，但上線難、維護難、迭代慢” 的痛點（比如傳統 ML 流程中，數據科學家訓練的模型，運維人員難以部署，且上線後數據漂移、模型性能下降無法及時感知）。 與傳統運維的區別：傳統運維聚焦
你是軟件測試從業者，但想轉向人工智能測試開發崗位嗎？ AI 測試崗位不僅考察傳統測試技能，還要求你理解 AI/ML 模型特性、設計測試流程、編寫自動化腳本。 今天，我們整理了一份面試題，從基礎概念到實戰場景，幫你快速掌握 AI 測試面試要點。 一、基礎認知題：AI 面試入門必備 AI、ML、DL 的區別？ • ML 是 AI 的子集，通過數據學習規律； • DL 是 ML
