AI 开发运维（MLOps）指将机器学习模型从开发到部署运维的工程化实践：算力管理、训练部署、监控与迭代，保障 AI 应用稳定落地，代表如 Lightning AI 等平台。
AI Glossary
AI 开发运维（MLOps）指将机器学习模型从开发到部署运维的工程化实践：算力管理、训练部署、监控与迭代，保障 AI 应用稳定落地。它把「模型开发」变成规范工程。
算力管理：GPU 等资源的调度。
训练管理：训练流程的编排。
模型部署：模型的线上服务。
监控迭代：运行监控与更新。
Lightning AI：AI 开发云平台。
各类 MLOps 与云平台。
模型训练：规模化训练管理。
生产部署：模型的线上服务。
团队协作：开发的协作环境。
成本优化：算力成本的管理。
一是「工程规范」：流程的标准化。
二是「效率提升」：环境的开箱即用。
三是「稳定保障」：运行的可靠监控。
一是「成本」：算力与平台成本。
二是「复杂度」：工程实践的学习成本。
三是「平台依赖」：工具的绑定。
四是「人才」：MLOps 人才稀缺。
规范先行：建立工程规范。
环境云化：用云平台简化环境。
监控持续：运行的持续监控。
迭代闭环：数据驱动模型更新。
AI 开发运维让模型从开发到落地规范化：算力、训练、部署与监控一体。理解它的价值（规范与稳定）与成本（投入与复杂度），才能用好：从规范与工具入手，逐步工程化。对自研模型的团队，MLOps 是规模化落地的基础，正确姿势是「规范先行、持续迭代」。
