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《MLOps高度自主汇注的运维》由NGMN定约发布，聚焦于高度自主汇注中MLOps的运用，进展了其界说、动机、经由、需求、架构、部署决议及圭臬化提出，为激动自主汇注发展提供了全面诱惑。

1. 小序与界说：该文档旨在为高度自主汇注的赋能技艺提供指南和条件，聚焦ML模子拓荒与运营的MLOps 。MLOps会通机器学习、DevOps和数据分析工程，通过一系列经由、设施和系统，罢了机器学习居品拓荒，解任抓续集成、请托、监控等原则 。

2. 动机：机器学习技艺对运营商惩处通讯汇注挑战兴味紧要，但跟着智能汇注运用范围扩大，机器学习模子部署和防卫问题加多 。MLOps能持续模子拓荒、部署和运营，升迁模子生命周期不断恶果，激动其大范围运用，有用惩处机器学习技艺运用的骨子问题 。

3. 过程：MLOps使命经由包含需求不断、数据工程、模子拓荒、模子请托和模子开动五个阶段，并通过抓续培训、抓续集成、一语气部署和抓续监控四个闭环响应管说念，自动化不断机器学习模子生命周期，确保模子性能和准确性 。

4. 需求：MLOps不断经由借助使命流不断功能及15个专科功能罢了，涵盖从数据处理、模子侦探伤试到部署运营的全生命周期不断，各功能相互互助，保险模子有用开动 。

5. 架构：MLOps架构包含模子提供者拓荒环境、模子运营商拓荒环境和模子操作员坐褥环境 。模子提供商完成模子拓荒并请托，运营商的MLOps平台进行测试和问题响应，坐褥环境则追究模子仿真和行状提供 。

6. 部署决议选项：镶嵌式汇注元素部署适用于特定汇注元素的MLOps经由，商酌系统部署在汇注元素不断层 。集成单域部署适用于单域MLOps使命经由，将商酌功能集成到现存不断功能中 。实时单域部署中，模子侦探系统分为在线和离线部分，适用于可采集实时数据的单域场景 。跨域部署通过中心节点和边际节点互助，实际举座MLOps使命流不断和商酌功能，适用于跨域MLOps使命经由 。

7. 圭臬化提出：面前，各圭臬化组织虽对MLOps商酌圭臬有所商讨，但费劲概括性和普适性圭臬 。提出ITU-T膨胀现存的DevOps框架，启动端到端和跨领域的通用MLOps框架；3GPP整合MLOps和DevOps经由的生命周期不断；O-RAN实际MLOps运用并圭臬化商酌交互 。

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