你學到了「驗證延遲（verification latency）」這個重要概念。
當驗證延遲以數月為單位時，你唯一的選擇就是訴諸輸入資料監控，作為及時偵測模型退化的間接方法。
現在想像你正在建立一個以 ML 為基礎的應用程式，利用從各大新聞入口網站與網路上的 API 收集的資料來預測股價。 每次你做出預測後，真實標記會在數秒內就能取得。
在這個情境下，實作輸入資料監控還有意義嗎？
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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。
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。
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