你在前一支影片中看到，MLOps 是 DevOps 框架的「延伸」，不是其子集或替代方案。
因此，你需要理解哪些概念是 DevOps 與 MLOps 共享的，哪些則是 MLOps 特有的。
在這個練習中，你的任務是將每個概念放到對應的分類中：共享概念放到「DevOps+MLOps」，ML 特有的放到「MLOps」。
加油！
本練習屬於課程
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本章將從高層次概述 MLOps 的原則與對部署與生命週期至關重要的架構元件。
當前練習
本章著重於在開發階段就需要考量的各項要點，確保進入營運後能順利推進。 最終目標是說明如何依循 MLOps 的最佳實務訓練模型，並建置能順利部署、可重現且可於部署後進行監控的模型套件。
本章將探討關鍵的模型營運問題，例如： - 我們有哪些不同方式可以提供模型服務？ - 什麼是 API？它的關鍵功能是什麼？ - 在提供給最終使用者前，如何徹底測試我們的服務？ - 如何在不中斷服務的情況下更新正式環境中的模型？ 你將學到批次預測、即時預測、輸入與輸出資料驗證、單元測試、整合測試、金絲雀部署等主題，還有更多內容。
最後一章將介紹 ML 服務在部署後的監控與維護，以及模型治理。 你會學到關鍵概念，如驗證延遲、共變異轉移、概念漂移、人類介入（human-in-the-loop）系統等更多內容。
