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自然语言处理（ NLP ）的人工智能关注的是计算机和人们如何用日常语言进行交流。鉴于 NLP 模型在生产系统中的部署，我们需要简化 NLP 应用程序的不断使用，从而使 MLOps（机器学习操作）对 NLP 有所帮助。在生产系统中自动创建、训练、测试和部署 NLP 模型是 MLOps for …介绍
自然语言处理（ NLP ）的人工智能关注的是计算机和人们如何用日常语言进行交流。鉴于 NLP 模型在生产系统中的部署，我们需要简化 NLP 应用程序的不断使用，从而使 MLOps（机器学习操作）对 NLP 有所帮助。在生产系统中自动创建、训练、测试和部署 NLP 模型是 MLOps for NLP 的目标。
本文将使用情感分析作为用例来研究NLP 模型的MLOps 流程，以及该领域的一些最新趋势和发展。
学习目标
了解 NLP 活动的基本 MLOps 并将其付诸实践。这包括数据准备、模型创建、部署、监控、维护、持续集成以及部署和协作以及通信。了解 NLP 的 MLOps 相关的困难和因素，例如数据安全和隐私、模型可解释性和道德问题。了解 NLP 的 MLOps 的最新发展，包括深度学习和迁移学习，以及在金融和医疗保健等新领域中使用 NLP。NLP 的 MLOps 涉及的关键步骤
