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人工智能关键词:MLOps

来源:中国信通院      编辑:创泽      时间:2022/8/22      主题:其他   [加盟]

MLOps落地开花,AI资产沉淀和治理成为实践新风向。随着业界对人工智能研发效率、团队协作、安全保障等需求进一步提升,整个MLOps产业实践呈现出“内涵很明确、落地很困难”的现状。

从技术内涵来看, MLOps的核心和要求已明确,即围绕“一个基础、两个关键、三个提升”,逐步建设从需求、开发、交付到模型运营的全生命周期运营管理机制。一个基础是指持续交付,通过搭建工厂流水线式的模型生产方式,提高规模化生产效率。许多头部企业都已开始实践模式的持续交付,部分企业模型研发效率提升超过40%。两个关键是指持续训练和持续监控,通过持续训练和持续监控搭建高效闭环的运营管理体系,提高机器学习可观察性,保证模型质量,增加赋能效果。

三个提升是指数据管理、特征管理、模型管理能力的提升。对数据、特征和模型等AI资产加以沉淀、安全管控和风险治理,提升企业级AI治理能力,已成为MLOps新风向。

从落地现状来看,持续交付、持续训练、持续监控和模型治理难度依次提升,产业界当前尚处在提升持续交付和持续监控能力过程中,模型治理等仅有少量探索,未来仍然是AI工程化的重点方向。 v 此外,MLOps的工具市场持续火热,端到端的MLOps一体化工具和细分场景的专项工具都非常火热,端到端工具追求大而全的功能集,专项工具在局部或某些场景下功能和性能较好,例如流水线编排、模型监控、特征存储、可观测等工具,未来MLOps相关工具可能会成为AI软件市场的重要赛道。


  



人工智能关键词:人工智能中台

规模化是指整合了丰富的人工智能开发,部署,测试,运维等能力,标准化是指将异构的软硬件环境封装为标准化的界面,可扩展是指可以不断适配新的技术和工具

人工智能关键词:超级自动化

器人流程自动化,智能流程管理,低代码应用平台,流程挖掘等工具和平台,衔接起了企业级各类复杂业务场景,其综合应用,互使能是超级自动化发挥效能的重要手段

人工智能关键词:知识驱动AI

知识和数据双轮驱动的人工智能技术路线展现了强劲的发展潜力,知识的融合应用有效地提升了智能问答,智能推荐,大规模预训练模型等人工智能技术中的效果

人工智能关键词:AI4S(AI for Science)

AI与传统科学领域的深度融合,极大拓展该领域解决问题的能力;传统科学领域的进步和对AI技术的需求加速了AI本身的发展;AI4S的研究范围也扩展到了更多基础问题领域

人工智能关键词:生成式AI

生成式AI借助生成对抗学习等技术,能够生成更加真实,更有创意,更有趣味的内容,生成式AI既是生产要素,也是生产工具,在写作和编程等方面也取得进展。

人工智能关键词:大模型

大模型的更新迭代速度不断加快,开始从“可用”的基础大模型转向为“好用”的行业大模型,为支撑应用方更便捷地开发和部署大模型,多家头部企业发布了行业大模型及开发工具

人工智能发展特点及面临挑战

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2021年中国智能家电行业市场前景及投资研究报告

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腾讯优图联合厦门大学人工智能研究院共同发布《2021十大人工智能趋势》

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斯坦福大学:人工智能指数2021(222页中文版)

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数据猿推出《2021中国数据智能产业发展报告》

报告从数据和技术进展、业务场景、行业应用、未来趋势四个方面梳理数据智能产业近期的发展情况,为业界了解数据智能行业发展情况提供一份有价值的借鉴
 
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