近日，在“AI工程化論壇暨MLOps實踐指南釋出會”上，中國資訊通信研究院（簡稱”中國信通院“）重磅釋出《人工智能研發營運體系（MLOps）實踐指南（2023年）》（以下簡稱“《指南》”）。依托深厚的MLOps技術沉澱和豐富的MLOps應用經驗，九章雲極DataCanvas公司作為核心參編機關深度參與《指南》編訂，持續發揮業内領先作用，為推動前沿技術向行業應用轉化積極輸出AI力量。
圖檔來源：中國信通院
自2021年起，中國資訊通信研究院積極開展人工智能研發營運一體化（Model/MLOps）系列标準的研究編制工作，已釋出《人工智能研發營運一體化（Model/MLOps）能力成熟度模型 第一部分：開發管理》《人工智能研發營運一體化（Model/MLOps）能力成熟度模型 第二部分：模型傳遞》兩大标準，九章雲極DataCanvas公司均作為核心參編機關全程參與。此次釋出的《指南》聚焦實踐，對加速MLOps技術融入産業應用具有重大意義。
從開發到實踐 MLOps産業發展按下加速鍵
随着“十四五”規劃等國家政策的深化落地，人工智能（AI）發展迎來又一輪紅利，AI工程化熱度進一步提升。人工智能研發營運體系（MLOps）作為AI工程化重要組成部分，呈現出方法論逐漸成熟、落地應用持續推進的态勢。《指南》的釋出，将進一步引導各行業MLOps成熟度能力建設，激發MLOps工具平台創新主體活力，推動MLOps産業生态健康發展。
《指南》從組織如何布局和落地MLOps的角度出發，以模型的高品質、可持續傳遞作為核心邏輯，系統性梳理MLOps概念内涵、發展過程、落地挑戰，為組織高效建構MLOps架構體系和關鍵能力提供方法論和實踐案例的參考與借鑒，并研判MLOps未來發展趨勢。《指南》釋出了四大核心觀點：
1. MLOps概念漸晰，為解決AI生産過程管理問題意義明顯。
MLOps目的是提高AI模型生産質效，推動AI從滿足基本需求的“能用”變為滿足高效率、高性能的“好用”，有效化解模型全鍊路生命周期管理存在問題，包括跨團隊協作難度大、過程和資産管理欠缺、生産和傳遞周期長等。
2. 國内外MLOps發展百花齊放，落地仍面臨問題和挑戰。
MLOps前後經曆了斟酌發酵、概念明确、落地應用三大階段，且随着新工具不斷湧現，在IT、金融、電信等行業得到了廣泛應用和落地。但在這個漸進式發展過程中，MLOps落地也面臨着諸多挑戰。
3. 圍繞流水線的建構，MLOps架構體系逐漸完善。
基于機器學習項目全生命周期，以CI/CD/CT/CM為核心，通過建構各條機器學習流水線，MLOps全生命周期閉環架構逐漸完善。
4. 漸進式建設關鍵能力，MLOps落地效應逐漸形成。
通過MLOps過程管理能力的全面把控和制品管理能力的提升，同時以模型安全作為AI生産過程中的關鍵保障之一，MLOps落地效應日益凸顯。
基于MLOps的理論研究和實踐案例，《指南》重點解讀了組織如何建構MLOps架構體系和關鍵能力。圍繞 MLOps 過程管理、制品管理和基礎保障三個次元，以業界共識為基礎，《指南》提出了MLOps 12個關鍵能力的建設，對工程實踐過程中應考慮的核心要點展開分析，并提供優秀實踐案例以供參考，九章雲極DataCanvas公司基于DataCanvas APS機器學習平台的MLOps實踐案例被《指南》收錄。
中國信通院：MLOps 關鍵能力與技術實踐 圖檔來源：中國信通院
目标直指AI應用轉化 資料智能基礎軟體價值凸顯
《指南》指出，近年來，MLOps 相關工具鍊已成為 AI 投融資領域的明星賽道。在資本市場的驅動下，MLOps 工具持續創新，主要分為兩大類：一類是 MLOps 端到端工具平台，為機器學習項目全生命周期提供支援；另一類是 MLOps 專項工具，對特定步驟提供更為集中的支援，主要包括資料處理、模型建構、營運監控三大類。《指南》中引用的九章雲極 DataCanvas APS機器學習平台即是第一類工具平台的典型軟體産品代表。
DataCanvas APS 機器學習平台支援對機器學習模型、深度學習模型和預訓練模型等進行分組和集中管理，并實作不同模型的統一評估和比對，進而識别冠軍模型，以確定最佳模型性能。在《指南》引用的某商業銀行建設ModelOps 平台的案例中，該銀行應用 DataCanvas APS 建構了涵蓋标準模組化、過程管控、靈活部署、靈活疊代、持續監控到退役下線的全生命周期模型管理閉環體系，打造了完整的模型生态。
九章雲極 DataCanvas 模型管理功能示意圖
案例中，通過模型管理子產品注冊納管了平台自訓練及第三方生産的近百個 AI 模型，按照業務場景細分為智能營銷、智慧風控、營運支撐、審計合規、智能運維、創新應用等進行集中分類管理。通過對企業的AI 模型資産的梳理分類、模型狀态及版本的精細化管理，大幅縮短模型疊代周期。
MLOps 是人工智能生産化的重要推動力。九章雲極DataCanvas公司以企業級資料智能基礎軟體為地基，運用MLOps為AI模型全生命周期建設标準化、自動化、可持續改進的過程管理體系，放大資料資産價值，助力政府和企業規模化、高質效地營運管理AI模型資産。
作為中國資料智能基礎軟體領軍者，公司自主研發的一系列企業級AI應用所需的平台軟體産品及解決方案已覆寫政府、金融、通信、制造等行業的多類智能化場景，并加速向更多行業和場景大規模覆寫。未來，乘着“數字中國”的時代大潮，憑借AutoML、AutoDL、Causal AI等前沿AI技術的自主創新和深入應用，九章雲極DataCanvas公司的資料智能基礎軟體将成為AI應用的核心引擎，在數字經濟時代締造更多商業價值。