指南从组织如何布局和落地MLOps的角度出发，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，为组织高效构建MLOps框架体系和关键能力提供方法论和实践案例的参考与借鉴，并研判MLOps未来发展趋势。
指南核心观点
1. MLOps概念渐晰，为解决AI生产过程管理问题意义明显。MLOps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”，有效化解模型全链路生命周期管理存在问题，包括跨团队协作难度大、过程和资产管理欠缺、生产和交付周期长等。
2. 国内外MLOps发展百花齐放，落地仍面临问题和挑战。2015年至今，从业界意识到机器学习项目技术债给AI生产上线带来的潜在巨大影响伊始，MLOps前后经历了斟酌发酵、概念明确、落地应用三大阶段，且随着新工具不断涌现，在IT、金融、电信等行业得到了广泛应用和落地。但在这个渐进式发展过程中，MLOps落地面临着诸多挑战，包括组织落地驱动力不足、支撑工具选型难集成难、模型治理和可信道阻且长、环境间的交互难以平衡等。
3. 围绕流水线的构建，MLOps框架体系逐步完善。基于机器学习项目全生命周期，以CI/CD/CT/CM为核心，通过构建各条机器学习流水线，包含需求分析与开发、数据工程流水线、模型实验工程流水线、持续集成流水线、模型训练流水线、模型服务流水线、持续监控流水线，MLOps全生命周期闭环框架逐步完善。
4. 渐进式建设关键能力，MLOps落地效应逐步形成。通过数据处理、模型训练、构建继承、模型服务、运营监控、模型重训、实验管理和流水线管理等能力的建设，形成MLOps过程管理能力的全面把控。通过特征管理、模型管理和仓库管理等能力的建设，形成制品管理能力的提升。同时以模型安全作为AI生产过程中的关键保障之一，MLOps落地效应日益凸显。
