这是一个非常经典且深刻的问题。在传统的软件工程中，我们通常关注的是“代码”；但在机器学习（ML）系统中，数据、模型、代码三者构成了一个紧密耦合、动态交互的三角关系。 要理解它们的关系，我们可以从三个维度层层递进：基础逻辑维度、Software 2.0 维度以及工程演进（MLOps）维度。 --- 1. 基础逻辑维度：范式的转变 最直观的理解可以通过对比传统编程和机器学习来阐述。 传统编程（Software 1.0）： 关系： $Code + Data = Output$ 逻辑： 程序员编写规则（Code），输入数据（Data），得到结果。代码是逻辑的载体，数据只是被处理的对象。 机器学习（ML System）： 训练阶段： $Data + Code (Architecture + Optimizer) = Model$ 推理阶段： $Model + New Data = Prediction$ 逻辑： 代码（Code）： 变成了“制造工厂”和“脚手架”。它定义了如何读取数据、如何构建网络结构、如何优化参数。 数据（Data）： 变成了“逻辑的来源”。模型的行为不是由程序员显式编写...
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