NVIDIA（英伟达） GTC大会将于2023年3月20日- 23日举行，主题演讲全球首播将于北京时间3月 21 日晚 11:00开始，中国重播将于北京时间3月22日上午10:00开始。

这场为期四天的活动包括由众多研究者、开发者和行业领袖主持的 650 多场会议。NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“AI 正迎来有史以来最辉煌的时刻。新的 AI 技术和迅速蔓延的应用正在改变科学和各行各业，并为成千上万的新公司开辟新的疆域。这将是我们迄今为止最重要的一次 GTC。”

此次 GTC 主题演讲包括 NVIDIA 加速计算平台如何推动人工智能、元宇宙、云技术和可持续计算的下一波浪潮。同时，NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋还将和 OpenAI 联合创始人和首席科学家 Ilya Sutskever 以炉边谈话的形式讨论 AI 的现状和未来。英伟达在这次大会上将向世界展现其AI生态布局，而其中MLOps工具是其AI生态系统建设的基石。

此前黄仁勋曾表示，深度学习技术与利用深度学习、机器学习编写软件之间有着根本的区别。方法、过程和工具非常重要，其中很重要的是一个工具是MLops。

 

你不仅要了解神经网络架构，而且要能够发明出能产生优异结果的东西，这本身就是一项开创性的工作，但为了利用这一点，企业必须意识到这更像是一家智能工厂。每家公司都应该知道，未来的软件开发有点像炼丹，这是一个MLOps的过程。

MLOps，打通人工智能工程化最后一公里

MLOps中文译为人工智能研发运营体系，是一组最佳实践、框架和工具，可以帮助企业管理数据、模型、部署、监控，以及其他利用理论概念验证AI系统并使之奏效的方方面面。

可以说，MLOps将软件行业中使用的DevOps方法引入机器学习模型全生命周期。因此，可以把 MLOps 理解为 ML + Dev + Ops。

在AI开发中，MLOps已经成起着至关重要的作用。

它可以帮助开发人员更容易地构建、训练和部署机器学习模型，减少了研发周期和成本，并可以提高模型的性能和可靠性。此外，MLOps还可以提供完整的可追溯性，使团队可以更好地了解机器学习模型的工作方式，从而更好地进行决策。

MLOps对于AI开发的影响还表现在下面四个方面：

1.改进数据管理：在MLOps实践中，数据管理是至关重要的。这包括数据清理、数据预处理、数据增强、数据集版本控制等等。一个好的数据管理策略可以确保模型的稳定性和准确性，并且可以降低模型的风险。

2.加强模型监控：MLOps可以使开发团队更好地监控模型的性能和行为，及时发现并解决问题。这包括模型的预测准确性、模型的预测质量、模型的可解释性等等。通过实时监控模型，团队可以快速识别模型的问题，及时采取行动来解决问题。

3.提高模型部署效率：MLOps可以使机器学习模型的部署过程更加高效和可靠。它可以实现模型的自动化部署、版本控制和配置管理，从而减少了人为错误和部署失败的风险。此外，MLOps还可以实现模型的A/B测试和灰度发布，以最小化生产环境中的风险。

4.加强团队协作：MLOps可以实现团队内部和团队之间的协作，从而加快模型的开发和部署。团队成员可以共享代码、数据、模型和其他资源，从而提高团队的效率和生产力。

2023年3月16日，“AI工程化论坛暨MLOps实践指南发布会”在京举办。会上，中国信息通信研究院（简称”中国信通院“）发布《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》。

其中提到，MLOps将在机器学习项目大规模高效率生产的基础上，不断迎接AI工程实践所带来的新挑战，推动 AI资产安全有序管理，促进持续高效运营，保证模型及其生产过程更稳定、更可靠、更安全、更透明，充分发挥人工智能的经济价值和社会效益。未来，伴随着国内外AI行业的快速发展，MLOps 市场规模将从2022年的70亿增长到2027 年的420亿，前景可期。

1、300168万达信息——MLOps标准核心编写单位，赋能AI应用

万达信息科技中心技术研究院一直积极参与《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型》系列标准的研究和编制工作。系列中《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型第一部分：开发管理》已于2022年4月正式发布；10月，《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型 第二部分：模型交付》发布，万达信息凭借在人工智能MLOps领域深厚的技术沉淀和丰富的行业应用经验，作为核心编写单位全程参编本次模型交付标准。

2、688031星环科技——企业级AI能力运营平台Sophon MLOps，聚焦AI开发全生命周期

Sophon MLOps是星环科技基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。

Sophon MLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。

3、300369绿盟科技——提升安全属性，绿盟MLOps加码模型安全

公司SecXOps体系囊括MLOps 、DataOps、ModelOps等运营模型，以XOps与安全场景的融合为基础，由安全数据资产高质可信、安全模型全生命周期管理、安全模型高精度定制、安全模型自动化运营、AI工程化持续保障五大核心技术能力组成，在保证安全性的同时，减少技术和流程的重复，实现网络安全分析自动化、智能化进阶。