为完结人工智能项目开发进程中数据、算法、模型等AI财物有序和高效的研制和运营办理，职业内活跃布局MLOps办理系统，以到达AI规模化落地的方针。中国信通院云核算与大数据研究所、人工智能工程化推进委员会联合业界30余家单位完结了全球首个AI模型开发办理规范--《人工智能研制运营一体化(Model/MLOps)才能成熟度模型 榜首部分：开发办理》（以下简称“开发办理”规范）。现在MLOps开发办理首轮评测已完结，第二轮评测作业正在严密展开中。

　　Model/MLOps才能成熟度模型系列评测,适用于智能化转型或晋级的安排，面向机器学习等模型研制运营项目，以出产规模化、高质量、低危险的AI模型为方针，从开发办理、模型交给等方面全面推进AI项目办理才能建造。本项评测以“开发办理”规范为根底，要点聚集于机器学习项目开发进程办理，协助企业精确定位开发办理才能水平，确诊本身的缺漏和缺乏，并供给定制化改善方向和提高途径,推进安排级AI工程化才能晋级和可信AI办理的完善。

　　本项评测交融了MLOps基本准则中的自动化、版别操控、试验盯梢、测验、可重现性等理念。

　　“开发办理”规范的完好系统包含需求办理、数据工程和模型开发3个才能子域、10个才能项、28个才能子项和近240个细分才能要求，详细如下：

　　本文是“开发办理”规范解读系列的第三篇文章，前两期文章已对需求办理子域和数据工程子域进行解读。

　　本规范的“模型开发”环绕规范化、自动化、可重现性、试验追寻、版别办理等准则，对模型的构建、练习、点评与挑选等办理进程提出全方位的要求，处理模型手艺零星无序、进程不行追寻、反常难以追溯、试验不行复现等问题。

　　模型开发阶段依据特定方针开构建模型、练习模型、验证和点评模型，然后筛选出最大程度满意事务需求的模型。模型开发包含模型构建、模型练习、模型点评与挑选三个才能项的才能要求。模型开发子域的整体分级要求如下所示：

　　为防止小作坊手艺开发、散乱无序现象的产生，模型构建从环境、算法组件到流水线供给支撑，确保各环节的流通运转，树立规范化、规范化、自动化的模型开发流程。

　　开发环境办理：为算法开发和调试供给通用的、易用的算法开发环境，并对开发环境进行一致办理，支撑开发人员方便高效地开发算法。

　　算法组件办理：集成各类根底算法，供开发者优化和同享运用，以节约算法开发时刻，下降算法运用门槛。

　　流水线构建：将机器学习模型开发进程的各个环节串联在一起，包含模型练习、模型验证、模型点评等环节。

　　面临经过数据工程得到的样本数据，模型练习经过机器学习算法迭代试验，然后练习出隐含数据内涵形式和规则的模型。为处理模型练习频频、难办理难装备、试验进程难记载难复现等问题，本规范“模型练习”对试验办理、超参数优化、元数据、模型办理提出了规范化、自动化、可视化、可追溯、可复现等方面的要求，以确保模型练习进程优化调整的高功率和可持续性。

　　试验办理：经过很多练习试验和成果剖析，在方针使命上找到最优模型参数组合的进程办理。该进程中对试验进行全面办理与记载十分重要。

　　超参数优化：经过寻觅一组超参数组合使得模型的表现在特定场景下到达最优的进程。

　　元数据办理：经过记载和办理模型练习相关数据，以协助完结前史模型的可回溯、可比较和可复现。

　　模型办理：对练习的模型进行一致规范化存储和办理，以便堆集模型财物并同享运用。

　　面临模型练习后的很多模型，点评方法不胜枚举，需求经过模型点评与挑选做出最终的决议方案。为处理模型难择优、难比照等问题，本规范“模型点评与挑选”关于模型点评目标系统、点评使命及模型挑选战略提出规范化、自动化、可视化、安全可信等方面的要求，以最大极限地协助团队完结模型的质量点评和最优挑选，然后确保模型猜测才能。

　　模型点评目标办理：对模型点评目标，以及模型的安全性、公平性等目标进行办理，用于对模型在测验集上展开全方位点评。

　　点评使命办理：对模型点评使命的全面管控，包含点评使命的触发和调度、点评成果剖析和可视化等，确保模型点评功率和质量。

　　MLOps开发办理首轮评测相关成果已于8月“可信AI峰会”盛大公布。开发办理第二轮评测行将发动，如有评测需求，请联络相关。一起《MLOps使用实践攻略（2022年）》白皮书编制已发动，欢迎更多职业专家的参加。

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