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CB insights：2021年ModelOps技术应用及趋势白皮书（72页）.pdf

编号：54421

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ModelOps是数据科学和软件工程的结合，有别于从实验室走出的某种特定技术，ModelOps 从提高机器学习、Al及传统模型的开发及运行效率、降低成本出发，关注模型的性能、稳定性、可用性、可维护性以及流程的可视化程度与可操作性，在工程化思想下，通过不断抽丝剥茧形成标准化生命周期管理工具。ModelOps是科学的企业级模型治理标准探索的产物，工程化、产学结合的特征显著。同时，ModelOps 及 MLOps和云端环境有天然的紧密结合。在企业中，模型的部署环境随场景和具体用途各异。大企业中，本地部署、云部署和混合部署在企业中同时存在已成主流;加之业务数据会随淡旺季产生体量的变化，云服务商优秀的资源调度能力最大限度中和了企业随业务需求弹性调整的成本投入，避免闲置浪费问题。云原生的普及与Devops 的敏捷性珠联璧合，使得ModelOps.MLOps随云服务一起推出成为一种重要的产品形式。云服务提供商与AI平台厂商、数据服务商从不同角度切入，这三种类型的厂商在ModelOps产业链中占据重要的位置。

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