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MLOps 的發(fā)展呈現(xiàn)出逐漸成熟的態(tài)勢(shì)，近幾年國內(nèi)外 MLOps 落 地應(yīng)用正持續(xù)快速推進(jìn)，特別是在 IT、銀行、電信等行業(yè)取得明顯效 果。與此同時(shí)，MLOps 行業(yè)應(yīng)用成熟度不足，使得組織在制度規(guī)范的 建立、流程的打通、工具鏈的建設(shè)等諸多環(huán)節(jié)面臨困難。因此本指南 旨在成為組織落地 MLOps 并賦能業(yè)務(wù)的“口袋書”，圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)全 生命周期，為模型的持續(xù)構(gòu)建、持續(xù)交付、持續(xù)運(yùn)營等過程提供參考， 推進(jìn)組織的 MLOps 落地進(jìn)程，提高組織 AI 生產(chǎn)質(zhì)效。
本指南由中國信通院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所、人工智能關(guān)鍵技術(shù) 和應(yīng)用評(píng)測(cè)工業(yè)和信息化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合發(fā)布。本指南站在組織如 何布局和落地 MLOps 的視角，以模型的高質(zhì)量、可持續(xù)交付作為核 心邏輯，系統(tǒng)性梳理 MLOps 概念內(nèi)涵、發(fā)展過程、落地挑戰(zhàn)等現(xiàn)狀， 并基于 MLOps 的理論研究和實(shí)踐案例分析組織如何構(gòu)建 MLOps 框 架體系和關(guān)鍵能力，最后總結(jié)和展望其發(fā)展趨勢(shì)。
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