开發AI應用並不容易，而將它們應用於業務之上，這個難度系數則變得更高。
根據IDC最近的一項調查，在已經开始採用AI的企業中，只有不到三分之一的企業真正將AI投入生產。
企業往往要等到發布一個應用之前，才能完全意識到運行AI的復雜性。這些臨時發現的問題似乎無法很快地得到解決，因此部署工作往往被擱置和遺忘。
MLOps（Machine Learning Operations）：一種將機器學習模型應用到生產環境中的方法和實踐。它涵蓋了整個機器學習模型的生命周期，包括模型开發、訓練、部署、管理、更新以及監控。MLOps旨在使機器學習模型部署更快、更可靠、更易於管理，同時還強調了透明度、可重復性和可維護性，這些都是確保生產環境中的機器學習模型正常運行的重要因素。
各行業在驗證和落地的過程中，產生了大量數據，並取得了一定的成就，但這才剛剛开始，既然有海量的數據，就有進一步發展的空間。鑑於MLOps的所有流程和行業的微妙性質，將兩者合並是一個需要更多工作的研究領域。
爲了幫助企業順利完成AI部署，容天將MLOps與NVIDIA加速的基礎設施和軟件相結合，爲行業探索者提供豐富的解決方案，創建和加速生產級AI的端到端平台，幫助企業優化他們的AI流程，包括現有運行的以及重建的管线。
與科學實驗不同，項目落地需要更高的可行性來支撐。數據科學的快速發展也導致了標准和操作的一些不穩定，缺乏統一的模式來控制數據生產和管理的生命周期，乃至後續的建模和部署。技術手段已經以多種方式進入各領域。然而，據統計數據，大約90％的模型從未投入生產，只剩下10％需要管理。這意味着這10％中的更少是正式落地到落地使用中的。所以，爲了進一步提高醫療整體研發效益，更加需要的是將MLOps與硬件結合，以提高模型的可靠性和魯棒性、優化模型的性能和效率、改善开發流程以及降低整體成本爲目標的方法和實踐，搭配加速工具實現智慧醫療的快步發展。
會議日程：
標題：MLOps人工智能生產加速論壇
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