待验证50% 置信发布精确时间
ML System Map是一个免费的交互式学习工具，由作者基于其实际部署过的真实系统构建，网址为https://futureproofds.com/tools/ml-system-map
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/8/26
首次发现
有效期至：2026/11/24
来源
涉及实体
相关事实
已验证Google在论文《Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems》中指出，真实ML系统中实际的ML代码只占整个系统的一小部分，周围环绕着大量的数据收集、特征提取、配置管理、服务基础设施和监控代码66% 相似已验证Google的MLOps成熟度模型将自动化程度定义为三个级别：Level 0完全手动、Level 1实现ML管道自动化和持续训练、Level 2实现CI/CD+CT完全自动化62% 相似已验证联邦学习是谷歌于2017年提出的一种分布式机器学习范式，允许模型在本地设备上训练而无需将原始数据上传至中央服务器61% 相似已验证谷歌的MLOps成熟度模型将ML系统分为0到2级，Level 2实现完整的CI/CD/CT闭环60% 相似已验证谷歌2015年发表的论文《Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems》揭示ML系统中真正的机器学习代码只占极小比例58% 相似
引用此条事实
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