机器学习模型的部署和监控对于确保模型在生产环境中发挥预期作用至关重要。模型部署涉及将模型部署到服务器或云平台，以便在实时数据上进行预测。模型监控则包括跟踪模型的性能，识别可能影响预测准确性的任何问题。自动化部署和监控流程可以节省时间，降低错误风险，并提高机器学习项目的整体效率。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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