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据Google 2023年研究报告，在实际生产ML系统中，模型代码仅占整个系统代码的5-10%
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8/20/2026
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VerifiedGoogle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77% similarVerified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70% similarUnverifiedGoogle的机器学习工程师总结出经验：机器学习系统中真正的机器学习代码往往只占5%，剩余95%是数据管道、服务封装和监控系统67% similarVerified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67% similarUnverifiedGoogle 在其论文《Rules of ML》中建议在确认简单模型已充分优化之前不要急于引入复杂模型64% similar
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