产业会议

2023年3月16日，由中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室联合主办的“AI工程化论坛暨MLOps实践指南发布会”在京圆满落幕。中国信息通信研究院云大所副所长李洁为大会致辞，并正式发布了业内首份《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》，为参编单位授牌。会议由云大所人工智能部副主任（主持工作）曹峰主持。

中国信通院云大所副所长李洁

本指南核心参编企业

核心参编单位授牌合影

其他参编单位

其他参编单位授牌合影

❖

本次会议由信通院专家围绕MLOps实践指南开展解读，并介绍MLOps工作计划和安排。此外还邀请了来自中国农业银行、中信证券股份有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、马上消费金融股份有限公司、北京百度网讯科技有限公司的5位行业专家发表主题演讲。

云大所人工智能部高级业务主管秦思思对指南开展详细解读，囊括了MLOps定义、原则、发展现状与挑战、框架体系、关键能力及未来展望等。

中国信通院云大所人工智能部高级业务主管秦思思

本指南旨在成为组织落地MLOps并赋能业务的“口袋书”，为模型的持续构建、持续交付、持续运营等过程提供参考，推进组织的MLOps落地进程，提高AI生产质效。

信通院云大所人工智能部工程师胡慧分析阐述了中国MLOps的现状和挑战,并解读和分析了信通院MLOps的相关标准和评测体系。

中国信通院云大所人工智能部工程师胡慧

2023年中国信通院将在MLOps方向持续发力，继续牵头制定系列标准，开展系列评测观察，编制产业工具图谱，征集实践案例，推动行业生态有序健康发展。即日起，信通院正式启动模型交付首轮试评测及MLOps产业工具图谱征集的报名工作。

信通院云大所MLOps工作进展计划

中国农业银行研发中心北京研发部开发四部专家（主持工作）赵存超老师分享了农行MLOps建设与应用实践。

中国农业银行研发中心北京研发部赵存超老师

农行以行内需求为抓手，以实际痛点为切入点，以能力评测为指导，查漏补缺，实现平台服务能力升级。通过在模型开发部署的全流程中提升算力、优化数据管控、封装算法、升级平台工具、利用流水线工艺、强化规范等构建MLOps基础设施，解决机器学习模型的工程化问题，达到跨团队通力协作。面向AI工程化，未来农行将把握大模型为新一代AI带来的革新变化，从人工到智能，建设自主可控、标准标准规范、可解释可信任的人工智能，助力产学研工政共建生态，合作共赢。

中信证券股份有限公司信息技术中心副总裁徐崚峰博士分享了中信证券数据智能平台建设及应用。

中信证券股份有限公司信息技术中心副总裁徐崚峰博士

为充分满足自动建模、敏捷部署、模型工程化管理等方面的需要，中信证券基于MLOps搭建了数据智能平台DIP。在MLOps的实践过程中，DIP助力智能营销、风险控制、业务管理等多种类型模型的开发及生产上线，为客户提供了更加智能和高效的金融服务。

腾讯TEG机器学习平台部的专家工程师李夕瑞老师分享了太极机器学习平台在腾讯广告践行MLOps的实践。

腾讯TEG机器学习平台部的专家工程师李夕瑞老师

李老师总结了在广告领域应用MLOps的模型迭代流程，并提出解决模型开发与部署过程中问题与挑战的突破打法，极大提高模型的生产效率和质量。

马上消费金融机器学习平台研发工程师、CSDN和知乎阅读量达上百万的李国冬老师分享了MLOps生态工具链的综述。

马上消费金融机器学习平台研发工程师李国冬老师

针对MLOps平台和MLOps主要领域的专项工具进行剖析，如数据管理、数据标注、模型训练、实验跟踪、超参数调优、模型评估、可解释AI、模型部署、模型监控等，为业界技术选型提供最新的参考。

百度AI中台产品经理刘开元老师探讨了AI中台如何驱动全生命周期以及大型模型对MLOps带来的挑战。

百度AI中台产品经理刘开元老师

刘老师带来百度AI中台的全流程能力介绍，并阐述了基于AI中台构建MLOps的最佳实践，并且最后探讨了大型模型带来的新挑战和机遇。

❖

本次论坛干货满满，涵盖了证券、银行、互联网等多领域的MLOps实践，并集中讨论了MLOps焦点内容。各位专家老师的智慧和经验，将给MLOps应用落地提供诸多参考，并引发产业创新和迭代。与此同时，《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型 第3部分：模型运营》标准编写已启动，对信通院MLOps标准编制等各项工作有兴趣的单位或有其他合作意向的单位（如评测、工具图谱征集等），请与我们联系。