构建机器学习模型不仅仅是运行一段训练脚本。这是一个将原始数据转化为可运行、受监控应用的全流程。这整套流程被称为机器学习生命周期，也是任何 MLOps 实践的运作支柱。如果不了解这些阶段，就很难实现自动化和可重复性。

本章将梳理这一生命周期的全过程。我们从数据接入和准备的初始步骤开始。随后，你将学习如何训练、评估和验证模型，以确保其表现符合预期。接着，我们将分析将模型部署到生产环境的不同策略。最后，你将看到如何监控已部署的模型并建立反馈回路，从而实现持续改进，确保模型长期有效。