核心要点
能定义 MLOps 为 ML 系统的工程化实践
对比 DevOps 在 artifact、测试、漂移上的差异
理解 CI/CD/CT（持续训练）概念
能说明两者互补而非替代
标准回答
MLOps：机器学习运维，把 ML 从实验 reproducible 地推向生产的实践体系。
与 DevOps 对比：
| 维度 | DevOps | MLOps |
|---|---|---|
| 核心 artifact | 代码 + 配置 | 代码 + 数据 + 模型 |
| 测试 | 单元/集成测试 | + 数据验证、模型评估、偏差检测 |
| 部署对象 | 确定性服务 | 可能随数据/时间退化的模型 |
| 监控 | 延迟/错误率 | + 数据漂移、预测分布、公平性 |
| 回滚 | 版本回退 | 模型 + 特征 schema 回退 |
| 持续集成 | CI/CD | CI/CD/CT（Continuous Training） |
共同点：Git、容器、K8s、IaC、自动化流水线、可观测性。
MLOps 独挑战：实验不可复现、训练- serving 特征不一致、silent model decay。详见 MLOps 入门、MLOps vs DevOps。
回答思路
【定义】用一句话说清「什么是 MLOps？它与 DevOps」
【原理】讲清关键机制或步骤（2～3 点）
【例子】举一个真实项目、论文或产品中的例子
【对比】与易混淆概念或替代方案比较（如有）
【收尾】总结适用场景 + 一个局限或风险
延伸学习
延伸阅读：MLOps 入门、MLOps vs DevOps。术语：MLOps、可观测性、Checkpoint。
常见误区
⚠️ 常见踩坑
说 MLOps 就是 DevOps 换名；忽略数据/模型版本与漂移监控；不提 CT 或特征一致性。
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