- 定义
根据 Gartner 的定义，ModelOps“主要关注各种可操作的人工智能 (AI) 和决策模型的治理和生命周期管理，包括机器学习、知识图谱、规则、优化、语言和基于代理的模型”。“ModelOps 是任何企业 AI 战略的核心”。
它协调整个企业生产中所有模型的模型生命周期，从将模型投入生产，然后根据一组治理规则（包括技术和业务 KPI）评估和更新生成的应用程序。
它使业务领域专家能够独立于数据科学家评估生产中的 AI 模型。
- 内涵
ModelOps 是一种全面性的方法，可以简化分析生命周期中反覆变更的模型，以便更快地部署模型并交付预期的业务价值。
ModelOps 是基于应用程序开发社区的 DevOps 方法打造。
不过，DevOps 专注于于应用程序，而 ModelOps 则专注于尽快通过验证、测试和部署，从实验阶段取得模型，确保能达到完美的原型阶段。
同时专注于对模型的持续监控和疲惫，以确保达到最佳状态，功效。
参考资料：
- https://www.sas.com/zh_tw/solutions/operationalizing-analytics/modelops-approach.html
- https://en.wikipedia.org/wiki/ModelOps