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张小明 2026/1/11 9:07:13
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在构建好 AI 基础设施并配置好学习框架和推理引擎后#xff0c;用户可以自行训练并验证模型#xff0c;然后通过模型仓库发布模型…ModelOps 是 AI Engineering 的核心专注于人工智能AI、决策模型、深度分析的端到端治理与生命周期管理。在构建好 AI 基础设施并配置好学习框架和推理引擎后用户可以自行训练并验证模型然后通过模型仓库发布模型或获取其他训练好的模型实现模型的训练、部署与使用。不过在实际应用过程中尤其是企业级部署、交付、管理 AI 大模型时经常会遇到模型文件管理复杂、模型交付慢、多种模型难以高效统一管理等问题。另外直接从模型仓库获取的 AI 大模型也需要根据实际业务场景和业务数据进行模型微调以达到企业级使用效果。这些就需要引入AI Engineering工具来实现 AI 大模型从实验室搭建到企业级应用的“最后一公里”。根据《Demystify the Ops Landscape to Scale AI Initiatives: A Gartner Trend Insight Report》ModelOps的核心工作包括模型的管理、部署、可解释性、回退/再训练/微调/升级、监控、整合、合规与审计、安全与私有化等方面见下图。通过 ModelOps不同团队间可规范多种模型在不同环境例如开发、测试和生产环境中的构建、测试、部署、运行和监控方式最终达到简化模型部署难度、提升推理性能与资源利用率、高效进行多模型管理的目标。图源《Demystify the Ops Landscape to Scale AI Initiatives: A Gartner Trend Insight Report》更多 AI 知识科普、AI 大模型落地方案与 AI 基础设施建设实践欢迎阅读往期内容AI 模型落地关键概念解读推理引擎/ModelOps/MaaS/AI Agent…AI实践分享以MCP简化IT运维管理生成定制化报表附操作演示SmartX AI 基础设施新增昇腾 NPU 与 MindIE 支持能力方案与评测如何基于 SmartX 超融合满足企业 DeepSeek 快速落地验证需求趋势洞察AI 会带动裸金属 K8s 强势崛起吗电子书《构建企业 AI 基础设施技术趋势、产品方案与测试验证》