中国信通院：人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）_72页_4mb

MLOps实践指南（2023年）分析总结

一、概述

AI生产管理问题

当前AI项目转化为生产的转化率低，主要由于：

1. 跨团队协作难（业务、数据、算法、研发、运维团队沟通障碍）
2. 过程资产管理欠缺（生产过程不规范，AI资产碎片化）
3. 生产交付周期长（模型部署流程复杂，耗费时间）

MLOps概念与意义

MLOps通过机器学习流水线，连接模型构建、业务和运维团队，解决上述问题，实现：

• 高质量、可持续的AI模型生产
• 提高模型交付效率和业务价值
• 构建全链路反馈闭环
• 统一管理AI资产

实施原则

1. 自动化：减少人工操作
2. 持续性：实现持续集成、部署、训练和监控
3. 版本化：控制数据、模型和代码版本
4. 可监控：健康状态监控
5. 可测试：保障模型质量
6. 可追溯：血缘回溯
7. 可复现：记录模型构建过程
8. 可协作：支持团队协作

二、发展现状与挑战

发展阶段

1. 斟酌发酵（2015-2017）：提出技术债问题
2. 概念明确（2018-2019）：MLOps被提出并接受
3. 落地应用（2020至今）：多个行业应用效果显著

挑战

1. 组织落地驱动力不足（成本高、价值短期不明显、目标不明确）
2. 工具选型和集成困难（种类繁多、标准不统一、集成依赖技术能力）
3. 模型治理和可信难题（风险复杂、治理困难）
4. 环境交互复杂（多环境管理、与其他系统集成）

三、框架体系

机器学习项目生命周期

需求管理、数据工程、模型开发、模型交付、模型运营

MLOps流程架构

• 需求分析与开发
• 数据工程流水线
• 模型实验流水线
• 持续集成流水线
• 持续部署流水线
• 持续训练流水线
• 持续监控流水线

四、关键能力与技术实践（12大能力）

1. 数据处理能力

   • 数据清洗、转换、增强
   • 元数据管理
   • 版本化、安全性

2. 模型训练能力

   • 快速找到最优算法和超参数
   • 支持主流AI框架
   • 自动化超参数优化

3. 构建集成能力

   • 持续集成流水线
   • 自动化测试
   • 部署包管理

4. 模型服务能力

   • 可视化服务编排
   • 流量分配与监控
   • 服务版本化管理

5. 运营监控能力

   • 数据漂移检测
   • 模型性能监控
   • 异常自动告警

6. 模型重训能力

   • 数据阈值触发
   • 在线/离线训练
   • 自动化部署

7. 实验管理能力

   • 版本化实验记录
   • 可视化对比
   • 快速复现

8. 流水线管理能力

   • 任务依赖管理
   • 视觉化编排
   • 流水线复用

9. 特征管理能力

   • 特征全生命周期管理
   • 离/在线特征统一
   • 特征版本控制

10. 模型管理能力

    • 模型版本控制
    • 资产统一纳管
    • 预测服务管理

11. 仓库管理能力

    • 多仓库体系
    • 版本化存档
    • 资产追溯管理

12. 模型安全部门

    • 安全地评估模型
    • 邀请各种防御策略
    • 多角度安全监控

五、总结与展望

当前进展

1. MLOps成为AI生产落地重要推动力
2. 组织级管理体系逐步建立
3. 多行业应用实践广泛展开
4. 基础设施趋于标准化

未来展望

1. 构建健全AI资产治理体系
2. MLOps自动化水平提升
3. 构建可观测模型运营体系
4. 特征平台全面发展
5. MLOps平台化发展
6. 应对大模型新挑战
7. 可信AI全面推广