模型生态系统是指围绕人工智能模型构建的整个环境，涵盖模型的开发、训练、部署、监控、维护和迭代过程，涉及数据流、基础设施、工具链以及跨团队协作。这一概念确保了模型在真实应用中的鲁棒性、可扩展性和持续优化能力，是AI产品高效落地的基石。
在AI产品开发实际落地中，产品经理需主导模型生态系统的设计，通过实施MLOps实践整合数据版本控制、自动化部署和实时性能监控，以提升模型在生产环境中的稳定性和响应速度。例如，在推荐系统或智能客服场景中，健康的生态系统能支持快速迭代和故障恢复，从而驱动业务价值的最大化。
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