治理|《ModelOps技术应用及趋势白皮书》正式发布_章云极|开发|ModelOps|白皮书|

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“未来，随着机器学习等模型的普遍化应用，模型治理的重要性越发凸显， ModelOps 将成为数据智能系统开发运行过程的标配。 ”——北京九章云极科技有限公司董事长方磊博士。
时值 ModelOps 峥嵘初现，九章云极DataCanvas联合全球知名市场数据及科技研究平台 CB Insights 中国发布《2021 年 ModelOps 技术应用及趋势白皮书》。
报告指出，随着企业对模型治理的重视程度提高， ModelOps 这一高效赋能、科学治理的方式将逐渐普及，成为企业 AI 管理模型“标配” 。
溯源：要开发更要治理， ModelOps 应时而生作为新一轮产业变革的核心驱动力， AI 技术在近年来不断发展。数字化转型浪潮的席卷之下，企业纷纷加大 AI 投入，开发、部署的模型数量不断激增。
然而，在数字化转型的过程中， “重开发、轻治理”的风气使得模型的开发、部署不连贯，技术应用的“最后一公里”难以推进，逐渐成为企业无法忽视的一环。
这一大环境下， ModelOps（Model Operations）应运而生，这种科学的模型全生命周期治理框架，是 DevOps 及 MLOps 的扩展，将模型的全生命周期梳理为流程化、标准化的闭环，通过持续监控及验证以不断训练模型，达到生产优化的效果，弥补了模型科学治理方式的缺失。

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图丨ModelOps 与相关概念关系厘定（来源：CB Insights 中国）
技术：集流程化、监控、可视化等多功能一体，助力企业模型全生命周期科学治理 ModelOps 平台是数据科学和软件工程的结合产物，集成多种技术，从全局角度打通模型需求、开发、验证、审批、投产到应用以及下线的全流程。
白皮书从解析 ModelOps 平台中的核心技术出发，详细解释了 ModelOps 平台的核心功能，以及这些功能如何帮助企业科学治理模型。

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图丨ModelOps 平台建设与治理目标（来源：CB Insights 中国）
除了具有提高机器学习、 AI 模型开发和运维效率的功能外， ModelOps 更关注模型资产管理。通过持续监控及可视化手段使模型稳定性、风险始终可控，以赋与企业科学的模型全生命周期治理能力。其核心功能实现如下：

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图丨ModelOps 平台架构及核心功能实现（来源：九章云极DataCanvas、CB Insights 中国）

治理|《ModelOps技术应用及趋势白皮书》正式发布

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