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Team Data Science Process 生命周期的客户验收阶段
本文概述与 Team Data Science Process (TDSP) 的客户验收阶段相关的目标、任务和可交付结果。 此过程提供团队可用于构建数据科学项目的建议生命周期。 生命周期概述了团队执行的主要阶段（通常以迭代方式进行）：
- 了解业务
- 数据采集和理解
- 建模
- 部署
- 客户验收
此处直观地展示了 TDSP 生命周期：
对于 Azure，建议使用 Azure 机器学习来应用 TDSP。 有关详细信息，请参阅 Azure 机器学习是什么？。
目标
客户验收阶段的目标是完成项目可交付结果。 团队应确认生产环境中的管道、模型及其部署满足客户的目标。
如何完成任务
客户验收阶段有两个主要任务：
系统验证：确认部署的模型和管道满足客户的需求。
项目提交：将项目提交到要在生产中运行系统的个人或团队。 例如，它可能是 IT 团队、客户数据科学团队或客户的代理。
客户应验证系统是否：
- 满足其业务需求。
- 以可接受的准确度回答问题。
- 可部署以供使用。
- 已完成文档。
与 MLflow 集成
MLflow 与客户验收阶段不直接相关，但 MLflow 的跟踪和注册表功能有助于维护模型、试验和部署的记录。 此跟踪对于最终报告、审核和获取客户验收至关重要。
Artifacts
你的团队在此最后阶段创建的主要项目是客户项目的退出报表。 此技术报表包含可让客户了解如何操作系统的项目细节。
同行评审的文献
研究人员在经过同行评审的文献中发表了有关 TDSP 的研究。 引文提供了调查 TDSP 的其他应用程序或类似想法的机会，包括客户验收生命周期阶段。
作者
本文由 Microsoft 维护， 它最初是由以下贡献者撰写的。
首席作者：
- Mark Tabladillo | 高级云解决方案架构师
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相关资源
这些文章介绍了 TDSP 生命周期的其他阶段：