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《MLOps实践指南（2023年）》发布
据中国信通院消息，3月16日，“AI工程化论坛暨MLOps实践指南发布会”在京举办。会上，中国信息通信研究院发布《人工智能研发运营体系(MLOps)实践指南(2023年)》，指出MLOps作为AI工程化重要组成部分，呈现出方法论逐渐成熟、落地应用持续推进的态势。
事件点评
MLOPs赋能AI加速。AIGC的热潮，带动了高算力的需求，激发了共封装光学（CPO）概念的火热，最新的产业链MLOPs也应运而生。作为AI基础设施之一，MLOPs的意义在于：建立团队协作机制，打破沟通屏障，让不同角色各司其职；通过自动化流水线等方式实现敏捷交付；构建全链路反馈闭环；统一管理AI资产，并加以风险防控和安全管理等手段，实现有效治理。MLOps产业链涉及到多个领域和环节，包括机器学习算法、模型开发、数据管理、模型部署、模型监控跟维护等。2022年MLOps市场规模为70亿元,据专业机构预测,2027年将达到420亿元，未来将呈高速增长态势。
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数据来源：东方财富通小贴士
MLOPs是通过构建和运行机器学习流水线（Pipeline ，统一机器学习（ML）项目研发（Dev）和运营（OPs）过程的一种方法，目的是为了提高AI模型生产质效，推动AI从满足基本需求的能用变为满足高效率、高性能的“好用”。
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