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- 1970-01-01 发布
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随着国家新型基础设施建设发展战略(2020)、国家“十四五规划 和 2035 年远景目标纲要”等系列政策的出台,人工智能(AI)发展迎 来新一轮红利,科技革命和产业升级处于进行时。近年来,AI 工程化 的研究热度持续提升,其目的是帮助组织在数智化转型过程中,更高 效、大规模地利用 AI 创造业务价值。人工智能研发运营体系(MLOps) 作为 AI 工程化重要组成部分,其核心思想是解决 AI 生产过程中团 队协作难、管理乱、交付周期长等问题,最终实现高质量、高效率、 可持续的 AI 生产过程。 MLOps 的发展呈现出逐渐成熟的态势,近几年国内外 MLOps 落 地应用正持续快速推进,特别是在 IT、银行、电信等行业取得明显效 果。与此同时,MLOps 行业应用成熟度不足,使得组织在制度规范的 建立、流程的打通、工具链的建设等诸多环节面临困难。因此本指南 旨在成为组织落地 MLOps 并赋能业务的“口袋书”,围绕机器学习全 生命周期,为模型的持续构建、持续交付、持续运营等过程提供参考, 推进组织的 MLOps 落地进程,提高组织 AI 生产质效。 本指南由中国信通院云计算与大数据研究所、...
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