一、MLOps概述
（一）AI生产过程管理问题凸显
（二）MLOps概念与意义
（三）MLOps实施原则
二、MLOps发展现状与挑战
（一）MLOps发展过程
（二）MLOps落地挑战
三、MLOps框架体系
（一）机器学习项目生命周期
（二）MLOps流程架构
（三）MLOps相关角色
四、MLOps关键能力与技术实践
（一）数据处理
（二）模型训练
（三）构建集成
（四）模型服务
（五）运营监控
（六）模型重训
（七）实验管理
（八）流水线管理
（九）特征管理
（十）模型管理
（十一）仓库管理
（十二）模型安全
五、MLOps总结与展望
