【TechOrange 编辑部导读】

许多企业积极开发 AI 计画，却只着重在机器学习与资料科学的能力，缺乏透过整合性的工作流程来达到规模化、量产化的部署，而 ModelOps 即是一个提供模型建立整合机制的一种解方。来看 ModelOps 如何帮助企业高层追踪、优化 AI 部署的投资报酬率，进而实现 AI 等新兴科技承诺的庞大效益。

资料科学与进阶数据分析，在科技业界早已称不上新鲜事，过去的企业惯例中，往往将资料科学应用，视为个别模型的独立创建与部署，然而当我们後退一步综观全局，不难发现随着企业组织迎向 AI 浪潮，可持续且可信赖的整合性支援，对企业 AI 成功部署而言至关重要，因为预测模型开发本身，仅仅是必要却微小的一片拼图。

结合模型（model）与营运（operation）的 ModelOps 概念，就是要帮助企业藉由整合体制式的工作流程，来达到规模化、量产化的模型建立与开发。

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实践有价值的 AI 模型部署

根据全球 IT 研究与顾问谘询业界权威 Gartner 的定义，ModelOps 指的是在资料科学专案中，为了自动化各种常规性运作，而进行的一系列商业实践，其范围涵盖模型训练管线（pipeline）、版本控制、数据管理、实验监控、测试与资料散布，主要目的是要让一切预测性分析、机器学习，以及 AI …