从技术内涵来看， MLOps的核心和要求已明确，即围绕“一个基础、两个关键、三个提升”，逐步建设从需求、开发、交付到模型运营的全生命周期运营管理机制。

一个基础是指持续交付，通过搭建工厂流水线式的模型生产方式，提高规模化生产效率。

两个关键是指持续训练和持续监控，通过持续训练和持续监控搭建高效闭环的运营管理体系，提高机器学习可观察性，保证模型质量，增加赋能效果。

三个提升是指数据管理、特征管理、模型管理能力的提升。对数据、特征和模型等AI资产加以沉淀、安全管控和风险治理，提升企业级AI治理能力，已成为MLOps新风向。

MLOps对于AI开发的影响表现在四个方面

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。

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。

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。