匿名客户的MLOps流水线

本记录匿名的原因

Netbase 在其作品集中仅公开一个AI客户名称：4over4，用于其推荐引擎。此外，Netbase 还为其他未具名客户交付了AI项目，包括MLOps流水线、RAG知识助手和文档AI。根据 David（CEO）的指示，这些项目均以匿名方式记录：仅记录AI系统类型和 Netbase 的角色，不记录任何可识别该组织、其数据或模型的信息。

MLOps流水线通常涵盖的内容

MLOps流水线将模型工作从一次性实验转变为可重复的发布流程。训练数据集进行版本管理，每次训练运行均与其代码和设置一同记录，候选模型必须通过评估集并与生产环境中的模型进行比较，方可发布。发布后，流水线持续监控数据漂移、预测质量和成本，向指定负责人发出告警，并保留回滚到上一版本的路径。

以上是对该类别的描述。客户流水线的具体阶段、工具和模型未予公开。

规划类似流水线

我们的负责任AI与MLOps服务涵盖评估、版本管理、监控和事件控制；数据工程负责准备其所依赖的训练数据，机器学习开发负责构建其发布的模型。工具详情载于我们的数据与AI技术栈页面，企业AI就绪性评估指南说明了应优先检查的条件。大多数 Netbase 项目以固定总价合同交付，范围和价格在发现阶段后确定；也提供里程碑制和顾问常聘模式。

欢迎浏览Netbase 工作成果，或联系 Netbase，了解类似项目。