本指南由中國信通院雲計算與大數據研究所、人工智能關鍵技術 和應用評測工業和信息化部重點實驗室聯合發布。本指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角,以模型的高質量、可持續交付作為核 心邏輯,係統性梳理 MLOps 概念內涵、發展過程、落地挑戰等現狀, 並基於 MLOps 的理論研究和實踐案例分析組織如何構建 MLOps 框 架體係和關鍵能力,最後總結和展望其發展趨勢。
由於 AI 產業的快速變革,MLOps 落地應用持續深入,工具市場 不斷迭代,我們對 MLOps 的認識還有待繼續深化,本指南可能仍存 在不足之處,歡迎大家批評指正。
IT 行業:應用 MLOps 後,美國某 IT 公司將開發和部署新 AI 服 務的時間縮短到原來的 1/12 到 1/6,運營成本降低 50%;德國某 IT 公司,通過自動化編排和實驗跟蹤,以相同的工作量運行 10 倍的實 驗數量
金融行業:應用 MLOps 後,新加坡某保險公司推理結果的生成 時間從幾天縮短至不到 1 小時
電子商務:應用 MLOps 後,荷蘭某酒店預定網站通過打通機器 學習模型生產流程,提高了生產規模,具備應用 150 個麵向用戶的機 器學習模型的能力
製造業:應用 MLOps 後,土耳其某水泥製造公司通過提升模型 生產效率和質量,大大提升了 AI 賦能業務的能力,使得替代燃料的 使用量增加 7 倍,減少 2%的二氧化碳排放總量,成本降低 3900 萬美 元
化工行業:應用 MLOps 後,美國某化工企業將模型部署周期從 原來的 12 個月縮減至 30 到 90 天
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附件:人工智能研發運營體係(ML0ps)實踐指南2023機器人招商Disinfection Robot機器人公司機器人應用智能醫療物聯網機器人排名機器人企業機器人政策教育機器人迎賓機器人機器人開發獨角獸消毒機器人品牌消毒機器人合理用藥地圖 |