人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）

人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南从组织如何布局和落地MLOps的角度出发，以模型的高质量、可持续交付作为核心逻辑，系统性梳理MLOps概念内涵、发展过程、落地挑战，为组织高效构建MLOps框架体系和关键能力提供方法论和实践案例的参考与借鉴，并研判MLOps未来发展趋势。

【目    录】

一、MLOps概述

（一）AI生产过程管理问题凸显

（二）MLOps概念与意义

（三）MLOps实施原则

二、MLOps发展现状与挑战

（一）MLOps发展过程

（二）MLOps落地挑战

三、MLOps框架体系

（一）机器学习项目生命周期

（二）MLOps流程架构

（三）MLOps相关角色

四、MLOps关键能力与技术实践

（一）数据处理

（二）模型训练

（三）构建集成

（四）模型服务

（五）运营监控

（六）模型重训

（七）实验管理

（八）流水线管理

（九）特征管理

（十）模型管理

（十一）仓库管理

（十二）模型安全

五、MLOps总结与展望

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