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多數AI模型的失敗並不是來自於開發不良的模型，而是來自於不當的產品化實踐，所謂「產品化實踐」是指模型產品化過程中必須維持一定的品質，不會因為外在環境變動而影響其準確度或實用性，就像工廠生產線的良率管理，必須確保產品都符合一定的水準。
此時，「AI生命週期管理」便扮演至關重要的角色，除了維持模型品質的一致性，並可避免企業辛苦開發的AI模型在產品化過程中面臨失敗。而AI生命週期管理可概分為三個階段，包括設計、開發和部署，是從資料收集、模型開發、模型部署到持續監控的完整過程，以實現持續改進。
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