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Ai卖铲子的公司，明天必涨

阳户

2023-03-21 21:13:49

硅谷大厂们的战争，已经进入了白热化阶段。

谷歌前脚刚宣布AI工具整合进Workspace，微软后脚就急匆匆召开了发布会，人狠话不多地祭出了办公软件王炸——Microsoft 365 Copilot，再次闪瞎全世界。
从此，不管是Word、PPT、Excel，还是Outlook、Teams、Microsoft Viva、Power Platform，所有这些办公软件，通通都会得到GPT-4的加持！
周五人工智能和CHATGPT概念股再次卷土重来，不少个股都是大阳线反弹，板块概念指数盘中一度再创新高。今天跟大家分享的是人工智能加速器——MLOPs。
消息面昨日，“AI工程化论坛暨MLOps实践指南发布会”在京举办，发布了《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》。
另外，即将到来（3.20-3.23）的GTC(全球AI开发者大会上)英伟达即将向世界展现其AI生态布局。
而MLOps则是其AI生态系统建设的基石。
MLOps即机器学习开发运维一体化，包含项目设计、模型开发、模型运维三大步骤；
融合了业务、数据、算法、运维的业务人员，以更好更快地试验、开发、部署、管理ML模型，保证ML模型的交付与运行质量为目标；
是机器学习服务模式与技术的新兴领域，相当于机器学习领域的DevOps，其核心是构建一条可通用、复用的模型生产流水线。
总体上讲，机器学习生命周期全流程复杂且耗时长，只有在部署的模型与现有业务充分整合后，各业务线才能从模型中获得效用与价值，而实际情况是业务开发与模型部署常常脱节。
细分而言，放大生命周期全流程的各个环节，会发现更多的问题：工具链碎片化、各业务人员的专业知识存在短板且团队之间缺乏协作、ML就绪数据匮乏、集成开发环境缺失、模型可解释性差等。
为改善甚至消除这些障碍，MLOps这一概念应运而生。
实施MLOps可更好地衔接模型开发运维的全流程，通过自动化、可重复的工作流与可复用的数据与模型资产来提升开发运行效率，从而加速机器学习生命周期；
同时，通过监督管理模型的指标与数据，找到并分析模型出故障的原因，提升模型的可解释性，克服“黑箱”困扰。
说了这么多，如果不是该专业的人估计也挺难理解的，但如果做个比较，这不就跟汽车里的一体化压铸有点相似么，把过程用个磨具直接做成，减少中间环节，降低成本和出错率相关企业
绿盟科技：参与编写Z国信通院《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》
万达信息：MLOps模型交付标准正式发布万达信息作为核心编写单位加速推动AI工程化。
星环科技：sophon MLOps通过统一纳管多源异构的算法框架、模型文件和模型服务，同时通过规范化的集成管理，统一部署大规模机器学习模型，大大降低成本。
科大国创：AI开发、推算，以MLOps理念构建AI开发敏捷流水线。
启明信息：基于云原生的MLOps敏捷AI平台，实现操作、流程、决策自动化，帮助企业AI进入工业化阶段。

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