中国信通院&AIAB：人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）
- 报告编号：92619
- 报告名称：中国信通院&AIAB：人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）
- 报告来源：互联网用户上传
- 关键词：重点报告
- 报告页数：72 页
- 预览页数：6
- 报告格式：pdf
- 上传时间：2024-08-03
- 简介摘要: (原创分析) 本文提供了中国信息通信研究院云计算与大数据研究所关于人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南的详细信息，包括版权声明、前言、MLOps概述、发展现状与挑战、框架体系、关键能力与技术实践、总结与展望以及参考文献。指南涵盖了MLOps的定义、重要性、实施原则、发展历程、行业应用现状、挑战以及解决方案。此外，还列出了MLOps的关键能力，如数据处理、模型训练、构建集成、模型服务、运营监控、模型重训、实验管理、流水线管理、特征管理、模型管理、仓库管理、模型安全等，并提供了相应的实践案例。指南最后总结了MLOps的发展趋势，包括构建AI资产治理体系、提高自动化水平、构建可观测的模型运营体系、特征平台的发展、MLOps平台化能力的提升、应对大模型带来的挑战、可信AI的发展等。指南的编制得到了多家企业和专家的支持，并提供了联系信息以便进一步查询和咨询。
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