随着以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 应用快速破圈, 各行各业期待着技术突破带来的新商业场景落地。
随着以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 应用快速破圈, 各行各业期待着技术突破带来的新商业场景落地。如何大规模、低成本、高效率和高质量地释放 AI 生产力成为产业关注的焦点。为加速 AI 工程化进度，推动 AI 从「可用」变为「易用」，中国信息通信研究院联合数十家企业制定了 MLOps（机器学习流水线）系列标准，旨在指导产业提升 AI 工程化水平，加速人工智能的产业落地。
近期，中国信通院首次公布了 MLOps 服务能力旗舰级评测结果，百度智能云成为全国首批在 AI 开发管理能力上达到旗舰级的 MLOps 平台。这代表着，百度智能云 AI 中台在 AI 开发的服务能力和管理能力均达到国内领先水平。百度相关负责人表示，后续将为文心一言快速产业化落地提供全方位的支持，面向企业提供一系列 AI 开发和运维工具。
通过信通院MLOps评测，将为企业提供AI 模型开发宝典
AI 模型开发运营全流程是个多环节、复杂程度高的工作，从数据采集、数据标注、模型训练再到数据回流和模型观察，任何一个环节未能规范都将影响 AI 模型的效果。正因如此，目前产业内面临 AI 模型开发运营流程不规范、自动化程度不高、标准不一致等一系列痛点。在此背景下，信通院牵头制定了《人工智能研发运营一体化（Model/MLOps）能力成熟度模型》标准体系，旨在指导企业提高 AI 研发运营管理能力，推动 AI 规模化产业应用，促进企业智能化转型。
不久前，百度智能云 AI 中台参与了信通院组织的面向产品方的 MLOps 开发管理服务能力评测，在需求管理、数据工程和模型开发三个模块均达到了旗舰级水平。这是行业对百度 AI 中台在 AI 模型工程化应用方面的领先实力的认可，也意味着，企业可以通过百度 AI 中台获得 AI 模型开发全流程的最佳实践，降低 AI 开发的技术门槛和成本，加速智能化转型进程。具体而言，百度智能云将为企业解决两大难题：
第一，大幅降低企业 AI 开发门槛。百度 AI 中台提供高自动化水平的模型开发工具和标准化的流程规范指导，AI 模型开发不再单纯依赖技术研发人员的个人水平，对开发技术门槛和人才要求都有所降低，从而帮助企业节省成本。
第二，大幅提升 AI 模型开发质量，因为有了规范和标准，AI 模型开发有据可依，企业可通过参考最佳实践，保证 AI 模型开发的质量。
百度智能云构建新一代AI基础设施，全面加速产业智能化升级
百度智能云之所以率先通过信通院 MLOps 服务能力旗舰级评测，其根本原因在于，在百度 AI 中台背后，是集百度 AI 能力之大成的 AI 大底座，面向企业 AI 开发提供端到端的解决方案。
百度 AI 大底座是国内首个全栈自研的 AI 基础设施，其形成了一套「芯片-框架-大模型-行业应用」的智能化闭环路径，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，各个层面都有领先业界的关键自研技术，可以实现端到端优化，帮助企业降本增效。基于 AI 大底座的全栈能力，企业在接入文心一言后，也可低门槛、便捷地完成与业务场景的适配与二次开发，顺利突破 AI 产业落地的「最后一公里」。
（百度 AI 大底座架构图）
随着生成式 AI 等人工智能技术的爆发，产业对完善的 AI 基础设施的需求日益迫切。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖认为，在 AI 原生时代，需要云计算厂商标准化地输出智能化的底层能力，把芯片、大模型、深度学习框架等高门槛的技术，变成像水电能一样供客户按需取用。基于百度 AI 大底座，百度智能云将把 AI 技术更低成本、更便捷地提供给企业，助力企业加速数智化转型，同时文心一言也将通过百度智能云对外提供服务，为产业带来真正的 AI 普惠。
来源：互联网
