本指南由中國信通院云計算與大數(shù)據(jù)研究所、人工智能關鍵技術 和應用評測工業(yè)和信息化部重點實驗室聯(lián)合發(fā)布。本指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角，以模型的高質量、可持續(xù)交付作為核 心邏輯，系統(tǒng)性梳理 MLOps 概念內涵、發(fā)展過程、落地挑戰(zhàn)等現(xiàn)狀， 并基于 MLOps 的理論研究和實踐案例分析組織如何構建 MLOps 框 架體系和關鍵能力，最后總結和展望其發(fā)展趨勢。

由于 AI 產(chǎn)業(yè)的快速變革，MLOps 落地應用持續(xù)深入，工具市場 不斷迭代，我們對 MLOps 的認識還有待繼續(xù)深化，本指南可能仍存 在不足之處，歡迎大家批評指正。

IT 行業(yè)：應用 MLOps 后，美國某 IT 公司將開發(fā)和部署新 AI 服 務的時間縮短到原來的 1/12 到 1/6，運營成本降低 50%；德國某 IT 公司，通過自動化編排和實驗跟蹤，以相同的工作量運行 10 倍的實 驗數(shù)量

金融行業(yè)：應用 MLOps 后，新加坡某保險公司推理結果的生成 時間從幾天縮短至不到 1 小時

電子商務：應用 MLOps 后，荷蘭某酒店預定網(wǎng)站通過打通機器 學習模型生產(chǎn)流程，提高了生產(chǎn)規(guī)模，具備應用 150 個面向用戶的機 器學習模型的能力

制造業(yè)：應用 MLOps 后，土耳其某水泥制造公司通過提升模型 生產(chǎn)效率和質量，大大提升了 AI 賦能業(yè)務的能力，使得替代燃料的 使用量增加 7 倍，減少 2%的二氧化碳排放總量，成本降低 3900 萬美 元

化工行業(yè)：應用 MLOps 后，美國某化工企業(yè)將模型部署周期從 原來的 12 個月縮減至 30 到 90 天

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附件：人工智能研發(fā)運營體系（ML0ps）實踐指南2023