MLOPS概念

　　伴随着ChatGPT的诞生以后，人工智能相关产业链的热度一直都处于上升期，首先是AIGC的热潮，然后因为算力的需求，激发了CPO的火热，接着就是最新产业链MLOPs的诞生。MLOPs 是通过构建和运行机器学习流水线（Pipeline ，统一机器学习（ML）项目研发（Dev）和运营（OPs）过程的一种方法，目的是为了提高 AI 模型生产质效，推动 AI 从满足基本需求的能用变为满足高效率、高性能的“好用”。并且，MLOPs 能有效缓解 AI 生产过程的各种管理问题，提升 AI 生产的转化效率。一般来说，实施 MLOps 需要遵循的原则包括自动化、持续性、版本化 、可监控、可测试、可追溯、可复现、可协作等。当前，MLOps概念逐渐明晰，应用落地持续开展。组织在落地时，以总体流程架构为主线，以计划解决的问题为目标，对关键能力各个击破，逐步形成MLOps落地效应。