MLOps — 打通人工智能系统工程化的最后一公里

MLOps (machine learning operations)是用来帮助机器学习有关人员更加高效的开发以及维护机器学习生产线。

包含项目设计、模型开发、模型运维三大步骤；融合了业务、数据、算法、运维的业务人员，以更好更快地试验、开发、部署、管理ML模型，保证ML模型的交付与运行质量为目标；是机器学习服务模式与技术的新兴领域，相当于机器学习领域的DevOps，其核心是构建一条可通用、复用的模型生产流水线。

总体上讲，机器学习生命周期全流程复杂且耗时长，只有在部署的模型与现有业务充分整合后，各业务线才能从模型中获得效用与价值，而实际情况是业务开发与模型部署常常脱节。

细分而言，放大生命周期全流程的各个环节，会发现更多的问题工具链碎片化、各业务人员的专业知识存在短板且团队之间缺乏协作、ML就绪数据匮乏、集成开发环境缺失、模型可解释性差等。为改善甚至消除这些障碍，MLOps这一概念应运而生。   

（基本概念引用）

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2023年3月16日，“AI工程化论坛暨MLOps实践指南发布会”在京举办。会上，中国息通研究院（简称”中国通院“）发布《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》。

通院是正司级别单位。通院始建于1957年，是工业和息化部直属科研事业单位。多年来，中国通院始终秉持国家高端专业智库产业创新发展平台的发展定位和厚德实学兴业致远的核心文化价值理念，在行业发展的重大战略、规划、政策、标准和测试认证等方面发挥了有力支撑作用，为我国通业跨越式发展和息技术产业创新壮大起到了重要推动作用。

这里已经有老哥发了详细的　指南内容截图等，就不重复了。

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NVIDIA（英伟达） GTC大会将于2023年3月20日- 23日举行，主题演讲全球首播将于北京时间3月 21 日晚 11:00开始，中国重播将于北京时间3月22日上午10:00开始。

这场为期四天的活动包括由众多研究者、开发者和行业领袖主持的 650 多场会议。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示“AI 正迎来有史以来最辉煌的时刻。新的 AI 技术和迅速蔓延的应用正在改变科学和各行各业，并为成千上万的新公司开辟新的疆域。这将是我们迄今为止最重要的一次 GTC。”

同时，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋还将和 OpenAI 联合创始人和首席科学家 Ilya Sutskever 以炉边谈话的形式讨论 AI 的现状和未来。英伟达在这次大会上将向世界展现其AI生态布局，而其中MLOps工具是其AI生态系统建设的基石。此前黄仁勋曾表示，深度学习技术与利用深度学习、机器学习编写软件之间有着根本的区别。方法、过程和工具非常重要，其中很重要的是一个工具是MLops。

粗略的截取了一些　会议议题，此外还有各行各业中对于　运用MLOPS　没截全，感兴趣的老哥可以自行去英伟达官网查阅。

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相关个股

国通院　核心编写单位　绿盟科技　万达息

MLOPS在行业中案列引用　绿盟科技　星环科技

叠加国改启明息

绿盟科技参与编写Z国通院《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》

万达息MLOps模型交付标准正式发布 万达息作为核心编写单位加速推动AI工程化。

星环科技sophon MLOps通过统一纳管多源异构的算法框架、模型文件和模型服务，同时通过规范化的集成管理，统一部署大规模机器学习模型，大大降低成本。

科大国创AI开发、推算，以MLOps理念构建AI开发敏捷流水线。

启明息基于云原生的MLOps敏捷AI平台，实现操作、流程、决策自动化，帮助企业AI进入工业化阶段。