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# 使用 MLOps 核对清单评估您的机器学习项目
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*Charles Frenzel、Sharath Nagaraja 和 Spencer Romo Amazon Web Services（AWS）*

*2023 年 7 月*（[文档历史记录](doc-history.md)）

[MLOps 核对清单](samples/MLOps-checklist.zip)是一份可行的核对清单，您可以在机器学习（ML）项目的任何阶段使用。该核对清单是评测整体准备情况、检查系统覆盖范围，及确定分布式机器学习系统中新机会领域的工具。MLOps 是人员、技术和流程的组合，用于交付机器学习解决方案。架构完善的 MLOps 可帮助企业有效、一致地将机器学习模型部署到生产中，并可以提供商业价值。

使用 MLOps 核对清单可以帮助您完成以下工作：
+ 评测您的 MLOps 系统。
+ 寻找机会领域。
+ 寻找需要改进的领域。
+ 在 AWS 上评估和更新您的战略路线图。
+ 生成待办事项。

我们建议在 MLOps 项目开始时使用 MLOps 核对清单，但可以在任何阶段使用其中的一部分。