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淵亭科技參與編制首個AI模型開發(fā)管理標(biāo)準(zhǔn)

科技綠洲 ? 來源:DataExa淵亭科技 ? 作者:DataExa淵亭科技 ? 2022-05-18 15:21 ? 次閱讀

隨著人工智能工程化應(yīng)用的全面爆發(fā),智能化轉(zhuǎn)型企業(yè)的關(guān)注從完備易用的工具和平臺體系,逐漸轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)、算法和模型等AI資產(chǎn)的研發(fā)運營和管理。MLOps和ModelOps技術(shù)被譽為實現(xiàn)人工智能規(guī)?;瘧?yīng)用的最佳路徑,受到了產(chǎn)業(yè)界和人工智能技術(shù)應(yīng)用方的廣泛關(guān)注。

近日,中國信通院云大所于“AI工程化論壇”上發(fā)布全球首個AI模型開發(fā)管理標(biāo)準(zhǔn)——《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分:開發(fā)管理》。作為《人工智能研發(fā)運營一體化(Model/MLOps)能力成熟度模型》系列標(biāo)準(zhǔn)的首個標(biāo)準(zhǔn),填補了國內(nèi)外機(jī)器學(xué)習(xí)項目開發(fā)管理標(biāo)準(zhǔn)的空白。淵亭科技作為行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的全棧人工智能平臺與服務(wù)提供商,與華為、百度、京東、中原銀行、工商銀行等30多家金融、運營商、頭部科技企業(yè)共同編制。

AI工程化是人工智能從學(xué)術(shù)研究走向行業(yè)應(yīng)用的必經(jīng)之路,而本系列標(biāo)準(zhǔn)正是在企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型和升級時,為AI項目研發(fā)效能提升和模型治理提供了前瞻性方向和實踐性指引。標(biāo)準(zhǔn)從需求管理、數(shù)據(jù)工程和模型開發(fā)等3個能力子域切入,包括10個能力項和28個能力子項,對機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)管理過程提出了五個級別的能力要求,分別為基礎(chǔ)級、專業(yè)級、優(yōu)秀級、卓越級和領(lǐng)航級。

作為MLOps/ModelOps的踐行者,淵亭科技擁有領(lǐng)先的核心技術(shù)優(yōu)勢,具備豐富的人工智能開發(fā)平臺研發(fā)及項目落地經(jīng)驗。其人工智能產(chǎn)品面向AI開發(fā)過程的全角色,提供體系化的全生命周期工具能力支持,能夠結(jié)合業(yè)務(wù)場景的特點,快速構(gòu)建領(lǐng)域人工智能應(yīng)用。目前,淵亭自主研發(fā)的技術(shù)和產(chǎn)品已賦能多個領(lǐng)域。

MLOps和ModelOps:

MLOps來自于學(xué)術(shù)界,最早于2015年在Sculley, D等人的文章中被提出。具體來說,MLOps是一組實踐,旨在可靠且高效地在生產(chǎn)中部署和維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這個詞的來源是“機(jī)器學(xué)習(xí)”和DevOps的復(fù)合體。機(jī)器學(xué)習(xí)模型在實驗系統(tǒng)中進(jìn)行測試和開發(fā),當(dāng)算法開發(fā)完成時,會實施 MLOps,將算法過渡到生產(chǎn)系統(tǒng)。

ModelOps的定義最早由Gartner提出,Gartner認(rèn)為MLOps是ModelOps的一個子集,Gartner 定義的ModelOps是在MLOps基礎(chǔ)上增加對可操作人工智能和決策模型的治理和生命周期管理,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜、規(guī)則、優(yōu)化、語言和基于代理的模型。Gartner 認(rèn)為ModelOps將是任何企業(yè)AI戰(zhàn)略的核心,它協(xié)調(diào)整個企業(yè)生產(chǎn)中所有模型的模型生命周期,從將模型投入生產(chǎn),到制定模型治理和評估規(guī)則來實現(xiàn)對模型的更新和持續(xù)與現(xiàn)有生產(chǎn)系統(tǒng)的集成,并使業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)<夷軌颡毩⒂跀?shù)據(jù)科學(xué)家評估生產(chǎn)中的AI模型。

淵亭科技長期專注于人工智能前沿課題的研究,曾先后參與工信部信通院主辦的《知識圖譜行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)》、IEEE標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會主辦的《深度學(xué)習(xí)評估框架和過程》等多項國內(nèi)及國際標(biāo)準(zhǔn)的制定。

未來,淵亭科技將持續(xù)關(guān)注人工智能工程化進(jìn)展的前沿資訊,繼續(xù)深耕人工智能領(lǐng)域,為成為行業(yè)AI開發(fā)的技術(shù)基準(zhǔn)和應(yīng)用標(biāo)桿的目標(biāo)繼續(xù)努力前行。

審核編輯:彭靜
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