信通元MLOps 2023 实践指南

猩狒猴

人工智能/机器学习（AI/ML）技术逐渐被全球运营商使用以促进5G提供的现有和新的具有挑战性的用例。AI/ML功能正越来越多地在移动网络中被采用，作为广泛功能和特性的关键推动者，这些功能和特性可最大限度地提高效率，并在5GS的各个领域带来智能和自动化。

为了在5GS中使用合适的AI/ML技术实现和促进AI/ML功能，需要管理ML模型和AI/ML推理功能，即研运一体化模型管理（MLOps）。MLOps 通过连接模型构建团队、业务及运维团队，为AI/ML模型全生命周期建设标准化、自动化、可持续改进的过程管理体系，使组织能够大规模、更高质量和效率地生产运营机器学习模型。

目前，面向通信网络运营管理的人工智能研发运营一体化技术仍处于发展的初期，且已有国内标准缺少对于移动通信网络的研运一体化模型管理模型的统一定义，因此，本标准面向移动通信网络，制定MLOps典型应用与需求，建立标准化的MLOps架构、接口和模型，从而为移动通信网络研运一体化模型管理提供统一化、标准化的模板技术规范。

MLOps实践指南（2023年)所审.pdf (4.22 MB, 下载次数: 3, 查看: 5 家园分)

2024-3-6 14:35 上传

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