模型从训练到真正部署，常常需要耗费大量的时间，如果有一个东西能一站式地加速这个操作流程，企业进行决策的效率将因此变快，而ModelOps就是这样的工具！做AI模型开发，或许可以试试导入ModelOps，体验工作流程自动化的高效感。
在人工智能的时代，将所有东西东通过AI集成在一起成为了新兴的概念，当大家都在讲究将企业运行交由AI处理与开发的时候，如果你还不知道ModelOps（Model operations）可以带来的好处，那你可能就落伍了。
AI模型开发不易，但有了ModelOps，流程变快了
模型的开发需要长时间的创建，需通过跨部门合作、数据模型优化、分析等因素，影响了整体开发的进程，根据《Gartner》一项2018年的调查，询问企业一年之内预期会有多少AI计划得到部署，调查指出这项预估值约有23%，但2019年后继续关注这些计划的状况，最终只有5%的计划真正被部署。
许多企业积极开发AI计划，却只着重在机器学习与资料科学的能力，却缺乏通过集成性的工作流程来达到规模化、量产化的部署，其中，ModelOps即是一个提供模型创建的集成机制的其中一种解决方案。
ModelOps是一种借鉴了DevOps的理念与方法论，但不同于DevOps是着重在软件开发的流程的集成，ModelOps是一套让AI计划的生命周期通过加入数据科学及辅助工具，来帮助流畅化模型开发流程，并通过搜集到的数据不断验证、监控，让流程可以不断被重复训练，达到生产优化的效果。ModelOps可被视为一个可循环、可重复的管理系统，可以帮助数据模型开发到部署之间的协同集成。
ModelOps通过协调数据科学家、工程师、应用、设备等开发者之间的运行，适当地在其中切换与执行，让模型的开发达到所谓“最后一英里”，借由工作流程自动化、计算资源管理与监测，让模型开发不仅是简单的操作，而是可以快速、大规模的解决开发会遇到的关键问题，一步步帮助将辛苦开发出来的模型容易管理，并达到去粗取精的最佳方式。
加速分析、管理，ModelOps节省企业研发到部署的成本
虽然ModelOps听起来仅是模型管理中变出的一种概念，但通过加速分析周期、管理，并通过系统优化快速比较、部署优良模型，还能监控、分析模型的性能，即时采取措施确保模型运行顺畅。这些可以帮助企业最大化预测分析的能力，甚至加速开发了更多种量身定制的模型，并大幅节省企业从研发到部署上市的成本与时间。
例如，一间大型的保险公司通过将端到端的保单来调整模型，利用AI与机器学习的功能并导入ModelOps应用，借由不断投入不同的单一保单的数据来强化重复训练，最后成功用ModelOps得到总体保单决策模型的部署。
在医疗看护领域也可看到ModelOps的应用，借由即时监控糖尿病患者的血糖水平数据，来预测低血糖情形的发生的可能，通过不断更新即时长据，并且借由多设备共享信息，甚至可直接导入到医疗系统报告中，再进行不断的重复训练、监控及刷新来确保数据的运行与精准。
简单来说，导入ModelOps可以带来的帮助有两个，一是确保了模型管理的可靠性，另一个是确保能将模型用于对企业/用户最有帮助的地方。可能过去你会认为像“开设一个没有收银员的商店”的想法听起来很滑稽，但是现在这种通过AI部署创建流畅化模型的方式已经成为一个趋势，这需要的模型概念不亚于无人机送货的部署，采用ModelOps可以使用不断连续更新的预测模型，并通过大量的即时长据同步部署、训练并优化来帮助完成。
参考资料
《OSCHINA》、《insideBIGDATA》、《维基百科》、《TechTarget》、《Forbes》