開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用并不容易，而將它們應(yīng)用于業(yè)務(wù)之上，這個(gè)難度系數(shù)則變得更高。

根據(jù)IDC最近的一項(xiàng)調(diào)查，在已經(jīng)開(kāi)始采用AI的企業(yè)中，只有不到三分之一的企業(yè)真正將AI投入生產(chǎn)。

企業(yè)往往要等到發(fā)布一個(gè)應(yīng)用之前，才能完全意識(shí)到運(yùn)行AI的復(fù)雜性。這些臨時(shí)發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題似乎無(wú)法很快地得到解決，因此部署工作往往被擱置和遺忘。

MLOps（Machine Learning Operations）：一種將機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到生產(chǎn)環(huán)境中的方法和實(shí)踐。它涵蓋了整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的生命周期，包括模型開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、部署、管理、更新以及監(jiān)控。MLOps旨在使機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署更快、更可靠、更易于管理，同時(shí)還強(qiáng)調(diào)了透明度、可重復(fù)性和可維護(hù)性，這些都是確保生產(chǎn)環(huán)境中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型正常運(yùn)行的重要因素。

各行業(yè)在驗(yàn)證和落地的過(guò)程中，產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，并取得了一定的成就，但這才剛剛開(kāi)始，既然有海量的數(shù)據(jù)，就有進(jìn)一步發(fā)展的空間。鑒于MLOps的所有流程和行業(yè)的微妙性質(zhì)，將兩者合并是一個(gè)需要更多工作的研究領(lǐng)域。

為了幫助企業(yè)順利完成AI部署，容天將MLOps與NVIDIA加速的基礎(chǔ)設(shè)施和軟件相結(jié)合，為行業(yè)探索者提供豐富的解決方案，創(chuàng)建和加速生產(chǎn)級(jí)AI的端到端平臺(tái)，幫助企業(yè)優(yōu)化他們的AI流程，包括現(xiàn)有運(yùn)行的以及重建的管線。

與科學(xué)實(shí)驗(yàn)不同，項(xiàng)目落地需要更高的可行性來(lái)支撐。數(shù)據(jù)科學(xué)的快速發(fā)展也導(dǎo)致了標(biāo)準(zhǔn)和操作的一些不穩(wěn)定，缺乏統(tǒng)一的模式來(lái)控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和管理的生命周期，乃至后續(xù)的建模和部署。技術(shù)手段已經(jīng)以多種方式進(jìn)入各領(lǐng)域。然而，據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，大約90％的模型從未投入生產(chǎn)，只剩下10％需要管理。這意味著這10％中的更少是正式落地到落地使用中的。所以，為了進(jìn)一步提高醫(yī)療整體研發(fā)效益，更加需要的是將MLOps與硬件結(jié)合，以提高模型的可靠性和魯棒性、優(yōu)化模型的性能和效率、改善開(kāi)發(fā)流程以及降低整體成本為目標(biāo)的方法和實(shí)踐，搭配加速工具實(shí)現(xiàn)智慧醫(yī)療的快步發(fā)展。

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