随着大模型的飞速发展，如何将基础大模型转变为企业专属大模型成为首要解决的问题。而大模型发展呈现出数据量和模型规模越来越大、模型训练速度要求越来越快的特点，对训推效率、运营管理等带来挑战。

为进一步推动行业达成共识、树立基准和标杆，中国信通院已完成MLOps能力成熟度模型（开发管理、模型交付、模型运营）过程标准编制，覆盖了MLOps全过程能力域，正式发布《人工智能研发运营一体化能力成熟度模型》系列标准（以下简称《标准》）。

倍赛科技作为行业领先的AI基础设施服务商，联合华为、百度、腾讯等行业头部企业，一起积极参与到《标准》的编制工作，为我国人工智能工程化进程的推动及大模型应用落地贡献力量。

· 建立团队协作机制：业务、数据、算法、IT运维团队成员，通过规范和流水线形成一体化的工作流， 打破沟通屏障，降低团队间整体合作成本。

· 实现敏捷交付：通过自动化流水线方式实现敏捷交付，加快模型迭代速度。

· 构建全链路闭环反馈：围绕自动化、持续化、可回溯等原则，贯通需求、开发、部署等多环节，同时持续改进原有流程，形成有效的反馈闭环。

· 统一管理AI资产：对AI资产进行高效统一管理，并加以风险防空和安全管理等手段，实现有效治理。

基于《标准》，中国信通院也正式启动MLOps全过程评估，评估以《人工智能研发运营一体化能力成熟度模型》系列标准为依据（总体架构如下图所示），涉及MLOps过程管理能力的3个标准，以及专项能力的1个标准，均已对外发布。

北京深度搜索科技有限公司（简称：倍赛科技）成立于2015年，致力于打造全球化AI赋能的Data-Centric MLOps 软件基础设施。构建了从数据标注、AI数据管理到模型训练的AI全生命周期软件及服务体系。集成了强大的数据预标注能力，提供丰富的多模态数据管理筛查、审核等数据管护功能，支持增强学习（RLHF）、主动学习（Active Learning）等协助模型调优，帮助企业建设AI能力的生产和集中化管理平台，提供全栈式的AI数据及模型解决方案。