中國信息通信研究院近日發(fā)布《人工智能研發(fā)運營體系(MLOps)實踐指南(2023年)》，啟動《MLOps工具圖譜》編制工作。

AI概念持續(xù)發(fā)酵，作為AI細(xì)分賽道的MLOps，旨在幫助AI團(tuán)隊更有效地開發(fā)、部署和維護(hù)機器學(xué)習(xí)模型，因此，被視為AI領(lǐng)域"掘金鏟子"。中金公司表示，MLOps助力AI模型落地生花，并指出2020年以來，AI大規(guī)模快速落地成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展焦點，拉動MLOps平臺工具需求提升。

根據(jù)Markets and markets數(shù)據(jù)，全球MLOps市場處于快速發(fā)展階段，預(yù)計將從2022年的11億美元增長到2027年的59億美元，復(fù)合年均增長率超過40%。國內(nèi)方面，MLOps市場正處于高速增長的規(guī)?；帕壳捌?，未來想象空間寬廣。

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據(jù)財聯(lián)社不完全統(tǒng)計，目前已有多家上市公司在互動平臺回復(fù)在MLOps的相關(guān)情況，具體如下：

據(jù)悉，MLOps即人工智能研發(fā)運營一體化，是人工智能產(chǎn)業(yè)界的一項權(quán)威評測，由中國信息通信研究院聯(lián)合幾十家優(yōu)秀企業(yè)一起制定的標(biāo)準(zhǔn)，其核心是制定AI開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)、評測AI研發(fā)和運營的整體效能，讓企業(yè)更加便捷的用AI解決實際業(yè)務(wù)場景問題，最終完成數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

AI大規(guī)模生產(chǎn)中存在由于流程、管理不當(dāng)造成的效率低、周期長等問題影響實際落地，MLOps是為解決上述問題、通過統(tǒng)一ML研發(fā)和運營過程實現(xiàn)提質(zhì)增效的一套工程管理方法論和工具鏈。MLOps能有效緩解AI生產(chǎn)過程的各種管理問題，提升AI生產(chǎn)的轉(zhuǎn)化效率。

MLOps圍繞持續(xù)集成、持續(xù)部署、持續(xù)監(jiān)控和持續(xù)訓(xùn)練，構(gòu)建和維護(hù)機器學(xué)習(xí)流水線，并通過流水線的銜接形成全生命周期閉環(huán)體系。

報告稱，國外方面，MLOps落地廣泛、效果顯著，其主要應(yīng)用于組織內(nèi)部的服務(wù)運營、產(chǎn)品或服務(wù)開發(fā)、營銷、風(fēng)險預(yù)測及供應(yīng)鏈管理等場景，應(yīng)用行業(yè)涉及IT、金融、電子商務(wù)、制造、化工和醫(yī)療行業(yè)等。

IDC2022年預(yù)測，到2024年60%的中國企業(yè)將通過MLOps來運作其機器學(xué)習(xí)工作流程。近3年來，國內(nèi)各行業(yè)開始探索契合自身特點的MLOps落地解決方案，在數(shù)智化轉(zhuǎn)型熱潮中，IT、金融和電信等數(shù)字化程度較高的行業(yè)處于相對領(lǐng)先地位，其他行業(yè)進(jìn)展稍緩。

IT行業(yè)最早開始構(gòu)建MLOps并驅(qū)動其業(yè)務(wù)智能化水平的提升。如百度、華為、阿里、京東等，關(guān)注機器學(xué)習(xí)項目全生命周期的優(yōu)化和改進(jìn)，并在原有AI中臺或云服務(wù)平臺上逐步擴展MLOps過程管理功能，實踐效果明顯。百度通過應(yīng)用MLOps使得開發(fā)周期縮短54%，測試周期縮短67%，所投入的人天數(shù)縮減57%。

據(jù)財聯(lián)社不完全統(tǒng)計，除了上述在互動平臺回復(fù)的公司外，還有星環(huán)科技、傳音控股、萬達(dá)信息(300168)、科大國創(chuàng)(300520)、綠盟科技(300369)等公司有MLOps相關(guān)布局