AI新概念MLOps横空出世，赋能AI加速

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随着 ChatGPT 的推出，人工智能相关产业链受到持续关注和热议，其中涌现了一系列新兴的技术趋势。首先，AIGC(全称：AI 生成内容)成为一个热门话题，随后由于算力需求的不断增长，CPO(全称：云原生计算)逐渐走红。最近，ML OPs 的概念也开始受到关注。

那么什么是 ML OPs 呢? 它是一种构建和运行机器学习流水线的方法，旨在统一机器学习项目的研发和运营过程，以提高 AI 模型的质量和效率，让 AI 从“能用”变成“好用”。

此外，MLOPs 还可以帮助缓解 AI 生产过程中的管理问题，提高生产效率，成为 AI 基础设施之一。如果要实施 MLOps，需要遵循自动化、持续性、版本化、可监控、可测试、可追溯、可复现、可协作等原则。

目前，MLOps 的概念已经越来越明晰，并且得到了不断地应用落地。在组织实施 MLOps 时，需要以总体流程架构为主线，解决计划中的问题并逐步提升关键能力，从而形成可见的 MLOps 落地效果。

未来，MLOps 将继续面对机器学习项目生产中的新挑战，推动 AI 资产的安全管理，促进持续高效运营，保证模型及其生产过程更稳定、更可靠、更安全、更透明。随着 AI 行业在国内外的迅速发展，MLOps 市场规模预计将从 2022 年的 70 亿增长到 2027 年的 420 亿，呈现高速增长的态势。

总的来说，“ML Ops”可以加速 AI 发展的步伐。在中国 A 股市场上，也有一些公司正在利用这一技术赋能 AI 发展。

星环科技推出了 Sophon MLOps 企业级 AI 能力运营平台，该平台为企业 AI 模型接入、运营和管理全生命周期提供支持和服务，并且持续训练，帮助企业实现高效的 AI 应用。

绿盟科技是国内领先的企业级网络安全解决方案供应商，公司参与编写人工智能研发运营体系 (MLOPs) 实践指南，致力于将 MLOps 理念应用于企业级网络安全领域。

启明信息现有基于云原生的 MLOps 敏捷 AI 平台，该平台可以帮助数据科学家和开发人员快速准备、构建、训练和部署高质量的 AI 模型，为企业高效的 AI 应用提供支持和保障。

万达信息主营业务是以公共事务为核心的城市信息化领域的软件开发与服务，公司参编的 MLOps 模型交付标准已经正式发布，为企业 MLOps 的实施提供参考和指导。

科大国创的九章数据智能平台不断深化平台的数据处理、AI 开发、AI 推理和 AI 部署能力，并以 MLOps 理念构建 AI 开发敏捷流水线，赋能行业客户端到端的业务建模。该平台提供一站式 AI 解决方案，支持云边端协同，以满足不同行业、不同场景下的 AI 应用需求。