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MLOps 的发展呈现出逐渐成熟的态势，近几年国内外 MLOps 落 地应用正持续快速推进，特别是在 IT、银行、电信等行业取得明显效 果。与此同时，MLOps 行业应用成熟度不足，使得组织在制度规范的 建立、流程的打通、工具链的建设等诸多环节面临困难。因此本指南 旨在成为组织落地 MLOps 并赋能业务的“口袋书”，围绕机器学习全 生命周期，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，提高组织 AI 生产质效。
本指南由中国信通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发布。本指南站在组织如 何布局和落地 MLOps 的视角，以模型的高质量、可持续交付作为核 心逻辑，系统性梳理 MLOps 概念内涵、发展过程、落地挑战等现状， 并基于 MLOps 的理论研究和实践案例分析组织如何构建 MLOps 框 架体系和关键能力，最后总结和展望其发展趋势。
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