近日，在“AI工程化论坛暨MLOps实践指南发布会”上，中国信息通信研究院（简称中国信通院）发布《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》。星环科技作为该指南的核心编写单位，参与了MLOps关键能力与技术实践等章节的编写，受邀出席大会，并接受授牌。
指南从组织如何布局和落地MLOps的角度出发，以模型的高质量、可持续交付作为核心逻辑，系统性梳理MLOps概念内涵、发展过程、落地挑战，为组织高效构建MLOps框架体系和关键能力提供方法论和实践案例的参考与借鉴，并研判MLOps未来发展趋势。
《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》核心观点指出MLOps概念渐晰，为解决AI生产过程管理问题意义明显；国内外MLOps发展百花齐放，落地仍面临问题和挑战；围绕流水线的构建，MLOps框架体系逐步完善；渐进式建设关键能力，MLOps落地效应逐步形成。
为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台Sophon MLOps，助推AI模型落地。Sophon MLOps 是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。
Sophon MLOps产品架构图
Sophon MLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。
Sophon MLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与部署更是如虎添翼。未来，MLOps将继续迭代更加丰富的功能，赋能企业AI更快、更好地落地。
点击文末阅读原文，下载《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南》
