用途：构建生产级机器学习系统，适用于模型服务与部署、特征工程、ML 流水线设计、模型监控，以及 ML 模型集成或生产部署。
主要能力：
- 模型服务：用 FastAPI 提供 /predict 预测端点与 /health 健康检查，加载 joblib 模型，返回预测值与置信度。
- 批量推理：按 batch_size 分批预测，并用 ProcessPoolExecutor 做并行批处理。
- 特征工程：用 sklearn 的 Pipeline、ColumnTransformer、SimpleImputer、StandardScaler、OneHotEncoder 组合数值与类别特征预处理。
- 模型监控：用 evidently 的 Report、DatasetSummaryMetric、DataDriftTable 做数据漂移检测与数据集摘要。
- A/B 测试：基于 user_id 与实验名做 MD5 哈希的确定性分流，在 control 与 treatment 模型间选择并记录预测。
使用方式：资料给出示例代码，包括 FastAPI 预测服务、批量与并行推理、预处理流水线、漂移检测报告、A/B 分流函数。示例输入如“Deploy model as API”对应创建 FastAPI 端点、加健康检查、容器化；“Set up model monitoring”对应实现漂移检测、预测日志与告警。
适用场景：需要将模型部署为 API、做批量预测、构建特征预处理流水线、监控线上数据漂移、开展模型 A/B 实验的工程场景。
限制：资料未提供安装命令、依赖版本、收费与价格、平台支持、性能指标或具体部署步骤；示例代码中的模型对象、日志函数等需使用者自行补齐，实际效果暂未提供。