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从实际案例来看，将新的机器学习模型投入实际应用是该技术生命周期中极具挑战性的一环。即便模型在验证与测试集上表现优异，直接替换线上现有模型仍可能带来隐患。闭门评估往往难以模拟真实世界的全部复杂性——数据分布可能发生变化，用户行为或许会调整，而生产环境的系统限制也常常与受控实验中的条件存在差异。
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