MLOps落地開花,AI資產沉澱和治理成為實踐新風向。隨著業界對人工智能研發效率、團隊協作、安全保障等需求進一步提升,整個MLOps產業實踐呈現出“內涵很明確、落地很困難”的現狀。
從技術內涵來看, MLOps的核心和要求已明確,即圍繞“一個基礎、兩個關鍵、三個提升”,逐步建設從需求、開發、交付到模型運營的全生命周期運營管理機製。一個基礎是指持續交付,通過搭建工廠流水線式的模型生產方式,提高規模化生產效率。許多頭部企業都已開始實踐模式的持續交付,部分企業模型研發效率提升超過40%。兩個關鍵是指持續訓練和持續監控,通過持續訓練和持續監控搭建高效閉環的運營管理體係,提高機器學習可觀察性,保證模型質量,增加賦能效果。
三個提升是指數據管理、特征管理、模型管理能力的提升。對數據、特征和模型等AI資產加以沉澱、安全管控和風險治理,提升企業級AI治理能力,已成為MLOps新風向。
從落地現狀來看,持續交付、持續訓練、持續監控和模型治理難度依次提升,產業界當前尚處在提升持續交付和持續監控能力過程中,模型治理等僅有少量探索,未來仍然是AI工程化的重點方向。 v 此外,MLOps的工具市場持續火熱,端到端的MLOps一體化工具和細分場景的專項工具都非常火熱,端到端工具追求大而全的功能集,專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好,例如流水線編排、模型監控、特征存儲、可觀測等工具,未來MLOps相關工具可能會成為AI軟件市場的重要賽道。
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