指南從組織如何布局和落地MLOps的角度出發(fā)，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)，為組織高效構(gòu)建MLOps框架體系和關(guān)鍵能力提供方法論和實踐案例的參考與借鑒，并研判MLOps未來發(fā)展趨勢。

指南核心觀點

1. MLOps概念漸晰，為解決AI生產(chǎn)過程管理問題意義明顯。MLOps是通過構(gòu)建和運行機器學習流水線（Pipeline），統(tǒng)一機器學習（ML）項目研發(fā)（Dev）和運營（Ops）過程的一種方法，目的是為了提高AI模型生產(chǎn)質(zhì)效，推動AI從滿足基本需求的“能用”變?yōu)闈M足高效率、高性能的“好用”，有效化解模型全鏈路生命周期管理存在問題，包括跨團隊協(xié)作難度大、過程和資產(chǎn)管理欠缺、生產(chǎn)和交付周期長等。

2. 國內(nèi)外MLOps發(fā)展百花齊放，落地仍面臨問題和挑戰(zhàn)。2015年至今，從業(yè)界意識到機器學習項目技術(shù)債給AI生產(chǎn)上線帶來的潛在巨大影響伊始，MLOps前后經(jīng)歷了斟酌發(fā)酵、概念明確、落地應用三大階段，且隨著新工具不斷涌現(xiàn)，在IT、金融、電信等行業(yè)得到了廣泛應用和落地。但在這個漸進式發(fā)展過程中，MLOps落地面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括組織落地驅(qū)動力不足、支撐工具選型難集成難、模型治理和可信道阻且長、環(huán)境間的交互難以平衡等。

3. 圍繞流水線的構(gòu)建，MLOps框架體系逐步完善。基于機器學習項目全生命周期，以CI/CD/CT/CM為核心，通過構(gòu)建各條機器學習流水線，包含需求分析與開發(fā)、數(shù)據(jù)工程流水線、模型實驗工程流水線、持續(xù)集成流水線、模型訓練流水線、模型服務流水線、持續(xù)監(jiān)控流水線，MLOps全生命周期閉環(huán)框架逐步完善。

4. 漸進式建設關(guān)鍵能力，MLOps落地效應逐步形成。通過數(shù)據(jù)處理、模型訓練、構(gòu)建繼承、模型服務、運營監(jiān)控、模型重訓、實驗管理和流水線管理等能力的建設，形成MLOps過程管理能力的全面把控。通過特征管理、模型管理和倉庫管理等能力的建設，形成制品管理能力的提升。同時以模型安全作為AI生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵保障之一，MLOps落地效應日益凸顯。