伴随着ChatGPT的诞生以后，人工智能相关产业链的热度一直都处于上升期，首先是AIGC的热潮，然后因为算力的需求，激发了CPO的火热，接着就是最新产业链ML OPs的诞生

首先我们先来了解一下，什么是“ML OPs”

ML OPs 是通过构建和运行机器学习流水线（Pipeline ，统一机器学习（ML）项目研发（Dev）和运营（OPs）过程的一种方法，目的是为了提高 AI 模型生产质效，推动 AI 从满足基本需求的能用变为满足高效率、高性能的“好用”

并且，ML OPs 能有效缓解 AI 生产过程的各种管理问题，提升 AI 生产的转化效率

作为AI基础设施之一，MLOps 促进各团队高效协作，提升业务价值产出

一般来说，实施 MLOps 需要遵循的原则包括自动化、持续性、版本化 、可监控、可测试、可追溯、可复现、可协作等

当前，MLOps概念逐渐明晰，应用落地持续开展。组织在落地时，以总体流程架构为主线，以计划解决的问题为目标，对关键能力各个击破，逐步形成MLOps落地效应

展望未来，MLOps将在机器学习项目大规模高效率生产的基础上，不断迎接AI工程实践所带来的新挑战，推动AI资产安全有序管理，促进持续高效运营，保证模型及其生产过程更稳定、更可靠、更安全，更透明！

随着AI行业在海内外的高速发展，ML OPs的市场规模将从22年的70亿增长到2027年那的420亿，未来的市场规模将呈高速增长的态势