概览
AI 与 MLOps 赋能将 DevOps 纪律应用于机器学习，使模型从实验走向可靠的生产系统。我们构建用于训练、验证和部署的流水线，落实模型和数据的版本管理以及模型注册表，并加入对性能、漂移和成本的监控，以及生产中负责任 AI 所要求的治理和安全控制。
方法论与标准
MLOps 实践，包括面向机器学习的 CI/CD、模型注册表和版本管理，以及漂移和性能监控，与 NIST AI Risk Management Framework 保持一致以用于治理，并构建于 AWS、Azure 和 GCP 的云 ML 平台之上。
包含内容
用于训练、验证和部署的 ML 流水线
配有模型注册表的模型和数据版本管理
对性能、漂移和成本的监控
面向生产中 AI 的治理和安全控制
您将获得
自动化的 ML 训练和部署流水线
模型注册表、版本管理和监控的落实
MLOps 和治理手册
行业标准高管报告整改指导包含复测鉴证函杜绝扫描器堆砌
常见问题
MLOps 扩展了 DevOps，以处理机器学习特有的问题：您像对待代码一样对数据和模型进行版本管理，同一份代码可能随数据变化而表现不同，且模型会随时间因漂移而退化。它在标准 CI/CD 之上增加了模型注册表、重新训练流水线和漂移监控。
是的。生产中的 AI 需要的不仅仅是部署流水线。我们使实践与 NIST AI Risk Management Framework 保持一致，加入针对数据和模型安全的控制、对漂移和滥用的监控以及审计轨迹，使您的 AI 不仅能运行，而且以负责任、可辩护的方式运行。