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MLOps 的發展呈現出逐漸成熟的態勢，近幾年國內外 MLOps 落 地應用正持續快速推進，特別是在 IT、銀行、電信等行業取得明顯效 果。與此同時，MLOps 行業應用成熟度不足，使得組織在制度規范的 建立、流程的打通、工具鏈的建設等諸多環節面臨困難。因此本指南 旨在成為組織落地 MLOps 并賦能業務的“口袋書”，圍繞機器學習全 生命周期，為模型的持續構建、持續交付、持續運營等過程提供參考， 推進組織的 MLOps 落地進程，提高組織 AI 生產質效。
本指南由中國信通院云計算與大數據研究所、人工智能關鍵技術 和應用評測工業和信息化部重點實驗室聯合發布。本指南站在組織如 何布局和落地 MLOps 的視角，以模型的高質量、可持續交付作為核 心邏輯，系統性梳理 MLOps 概念內涵、發展過程、落地挑戰等現狀， 并基于 MLOps 的理論研究和實踐案例分析組織如何構建 MLOps 框 架體系和關鍵能力，最后總結和展望其發展趨勢。
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