【中国信通院】人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）

报告摘要

人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）总结

一、MLOps概述

MLOps是通过构建和运行机器学习流水线，统一机器学习项目研发与运营过程的方法，旨在提高AI模型生产质效，推动AI从“能用”向“好用”升级。当前AI生产面临三类主要问题：跨团队协作困难、过程和资产管理体系不完善、模型交付周期过长。MLOps通过标准化、自动化和可持续改进的流程，解决上述问题，实现高质量、高效率的模型生产。其核心与DevOps理念融合，但需适配AI的动态性、实验性和不确定性，形成独特的MLOps体系。

二、MLOps发展现状与挑战

MLOps自2015年提出，经历“斟酌发酵→概念明确→落地应用”三个阶段。截至2023年，全球市场规模预计从2022年的11亿美元增长至2027年的59亿美元。行业应用现状：国外IT、金融、制造业等已取得显著成果（如模型上线周期缩短、运营成本降低），国内IT、金融、电信行业处于规划和建设初期，探索落地方案。主要挑战包括：

组织驱动力不足：MLOps建设成本高、短期回报不明，技术栈模糊导致目标不清晰；
工具选型和集成困难：工具种类繁多且缺乏统一标准，多工具链整合依赖技术能力；
模型治理与可信度不足：模型风险因场景差异大，需解决数据漂移、模型不可解释性等问题；
环境交互复杂：需平衡开发、测试、生产、准生产等环境，同时对接DevOps、DataOps等体系。

三、MLOps框架体系

MLOps框架围绕机器学习全生命周期设计，分为需求管理、数据工程、模型开发、模型交付、模型运营五大阶段，细分为以下核心流程：

需求分析与开发：转化为技术问题并设计架构；
数据工程流水线：处理数据接入、清洗、特征提取等；
模型实验流水线：支持自动训练、参数优化和多轮评估；
持续集成与部署：自动化构建、测试、部署和更新；
持续监控与训练：实时跟踪模型性能、触发重训机制。
典型角色包括业务人员、数据科学家、数据工程师等，需明确职责并协同工作。

四、MLOps关键能力与实践

MLOps关键能力涵盖12个方面，包括数据处理、模型训练、构建集成、模型服务、运营监控、模型重训、实验管理与流水线管理等。其核心实践包括：

数据处理：标准化数据清洗、标注及版本管理（如百度、云测数据案例）；
模型训练：支持多框架适配、资源调度优化及模型可解释性（如华为、百度案例）；
构建集成：自动化构建与测试，缩短交付周期（如马上消费、腾讯太极平台）；
模型服务：提供实时/批量推理服务，支持流量管理与AB测试（如浦发银行、建行）；
运营监控：覆盖数据、模型性能及过程监控，实现问题自动预警（如联通、蚂蚁案例）；
模型安全：通过隐私保护、对抗攻击检测等技术保障数据与模型完整性和可用性（如绿盟、蚂蚁AntSecMLOps）。

五、总结与展望

MLOps已成为推动AI规模化落地的核心工具，其发展突出三大方向：

AI资产治理：通过统筹数据、模型、代码等资产，构建可追溯、可复现的管理体系；
自动化深化：提升流水线衔接效率，实现从模型构建到部署的全链路自动化；
平台化与规模化：MLOps工具链进一步整合，支持复杂业务场景（如大模型训练、可信AI）。
未来趋势包括：强化模型安全与可信AI，构建“可观测的高效运营体系”，以及推动FeatureOps与LLMOps分支发展，满足大模型和业务场景多样化需求。