该技能主题为 MLOps 流水线，按用途可分为部署、监控、CI/CD、特征存储和模型版本管理几个部分。
部署策略方面，资料列出批量部署（按固定计划对累积数据运行，用于信用评分、流失预测、推荐，工具有 Apache Airflow、dbt、cron jobs 及云批处理服务）、实时部署（以 API 提供即时预测，用于欺诈检测、动态定价、个性化，工具有 Flask、FastAPI、TensorFlow Serving、TorchServe、KServe）、边缘部署（部署于 IoT、移动、嵌入式设备，用于计算机视觉、语音识别、离线场景，工具有 TensorFlow Lite、ONNX、Core ML、ML Kit）和流式部署（处理数据流并实时预测，用于实时分析、监控、异常检测，工具有 Apache Kafka、Apache Flink、Apache Spark Streaming），并分别说明优势与挑战。
监控与漂移检测涵盖性能监控（预测指标、准确率指标如 precision、recall、F1、MAE、RMSE、业务指标、延迟、吞吐）、数据漂移（协变量漂移、先验概率漂移、概念漂移，检测方法有统计检验、KL 散度、PSI，可视化用特征分布图）、漂移缓解（重训练触发、集成方法、在线学习、特征监控）和告警（阈值告警、异常检测、仪表盘监控、事件响应）。
CI/CD 部分列出 ML 流水线阶段（数据摄取、特征工程、模型训练、模型评估、模型部署、监控），持续集成包括代码测试、数据校验、模型测试、制品存储、自动化构建；持续部署包括自动部署、金丝雀发布、A/B 测试、回滚、蓝绿部署。MLOps 平台列出 MLflow、Kubeflow、Vertex AI、SageMaker、Azure ML。
特征存储部分介绍其收益（复用性、一致性、低延迟、版本管理、治理）、特征类型（批量、流式、按需、派生）、架构（离线存储、在线存储、特征注册表、特征监控）与工具（Feast、Tecton、Hopsworks、AWS Feature Store、Azure Feature Store）。模型版本与注册表包括版本号、元数据、制品、血缘、标签，注册表提供中心仓库、模型晋级、访问控制、模型搜索和文档，制品包括模型文件、配置文件、训练代码、评估结果、部署制品，生命周期分开发、预发布、生产、退役、归档。最佳实践强调可复现性、文档、测试、监控与治理。具体收费、价格和平台细节暂未提供。