中国信息通信研究院联合发布《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》

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2023年3月16日，“人工智能工程论坛暨MLOps实践指南发布会”在北京召开。会上，中国信息通信研究院发布了《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》。

指南从组织如何布局和实施MLOps的角度出发，以模型的高质量和可持续交付为核心逻辑，系统梳理了MLOps的概念内涵、发展过程和实施挑战，并提供了组织有效构建MLOps框架体系和关键能力的方法论。并结合实际案例进行参考，研判MLOps的未来发展趋势。

指南的核心思想

1. MLOps的概念逐渐清晰，对于解决AI生产过程管理问题具有明显意义。 MLOps 是一种通过构建和运行机器学习管道（Pipeline）来统一机器学习（ML）项目的研发（Dev）和运营（Ops）流程的方法。目的是提高AI模型生产的质量和效率，推动AI从满足基础要求开始。将“可用”需求变成满足高效率、高性能的“好用”，有效解决模型全链路生命周期管理中跨团队协作困难、缺乏流程和资产管理等问题生产和交货周期长。等待。

2、国内外MLOps发展蓬勃，但其实施仍面临问题和挑战。从2015年至今，自从业界意识到机器学习项目技术债务对AI生产的潜在巨大影响以来，MLOps经历了发酵、概念澄清和落地三个阶段。随着新工具的不断涌现，MLOps已经在IT、金融、电信等行业得到了广泛的应用和实施。然而，在这个渐进的发展过程中，MLOps的实施面临着诸多挑战，包括实施的组织驱动力不足、支持工具难以选择和集成、模型治理和可信之路漫长而艰难、环境之间的交互难以平衡等。

3、围绕管道建设，逐步完善MLOps框架体系。基于机器学习项目全生命周期，以CI/CD/CT/CM为核心，构建各类机器学习流水线，包括需求分析开发、数据工程流水线、模型实验工程流水线、持续集成流水线、模型训练流水线、模型服务流水线、持续监控流水线、MLOps全生命周期闭环框架逐步完善。

4、关键能力建设逐步推进，MLOps实施效果逐步显现。通过数据处理、模型训练、构造继承、模型服务、运行监控、模型再训练、实验管理、流水管理等能力建设，形成全面掌控MLOps流程管理能力。通过特征管理、模型管理、仓库管理等能力建设，提升产品管理能力。同时，随着模型安全作为AI生产过程中的关键保障之一，MLOps的实施效果日益凸显。

指南目录

1.MLOps概述

（一）人工智能生产过程管理问题凸显

(2) MLOps的概念和意义

(3)MLOps实现原理

2. MLOps的发展现状及挑战

(1)MLOps开发流程

(2) MLOps 实施挑战

3.MLOps框架体系

(1) 机器学习项目生命周期

(2)MLOps流程架构

(3) MLOps相关角色