信通院：AI研发运营一体化开发管理模型详解

《人工智能研发运营一体化(Model/MLOps)能力成熟度模型第一部分：开发管理》由信通院于2022年4月发布，旨在解决AI领域面临的一系列关键问题。该模型的核心是通过标准化的MLOps（Machine Learning Operations）方法，提升AI项目的开发、部署和运维效率，促进AI工程化的健康发展。 首先，模型强调了在AI研发过程中存在的问题，如数据和模型缺乏统一管理，导致内容漂移和数据漂移的风险，这在模型部署后可能会引发性能下降。此外，业务团队、运维团队和AI团队之间的沟通不畅，以及较长的模型开发和部署周期（如Algorithmia报告中提到的31-90天甚至更长时间）都严重影响了效率。 Model/MLOps的引入解决了这些问题，它的优势体现在“多”（支持多模型大规模部署）、“快”（显著缩短模型研发和部署周期）、“好”（通过自动化监控和闭环流程提高模型质量）和“省”（节省人力成本）。随着行业的积极布局，无论是国外大型科技公司（如推出了MLOps解决方案），还是国内的头部企业（如在AI中台上扩展流程管理），都在逐步采用MLOps以实现AI的规模化落地。 标准编制背景着重于构建一个完整的MLOps框架，包括模型构建与集成、部署与发布、开发管理、模型交付、模型运营以及模型安全和风险管理。在这个框架下，开发管理作为第一个标准，涵盖了基础级的要求，例如设立标准化的开发流程，确保需求分析、代码编写、测试和部署各个环节的规范化，从而实现敏捷交付，提升模型研发和部署的效率和质量。 组织结构方面，MLOps强调跨团队的无缝协作，打破业务、架构、开发、测试和运维之间的壁垒，明确各角色的职责，以便于在整个模型生命周期中高效运作。通过MLOps的实施，AI项目的生命周期得以缩短，技术债务得以有效管理，进而推动AI技术在实际业务中的广泛应用。 总结来说，《人工智能研发运营一体化能力成熟度模型-开发管理》标准提供了指导企业优化AI开发流程，实现AI技术高效、稳定运行的关键路径，对于推动AI行业的进步和发展具有重要意义。