2025-08-14•哲迈云
AI软件施工方案：如何科学制定与高效执行？
本文系统阐述了AI软件施工方案的制定与执行全流程，涵盖目标定义、数据治理、模型选型、工程部署、团队协作、风险控制及持续优化等关键环节。强调数据质量、MLOps实践与跨部门协同的重要性，旨在帮助开发者构建稳定、高效、可持续演进的AI应用，从而实现技术价值向业务价值的有效转化。
AI软件开发施工方案设计MLOps模型部署数据治理
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搜索关键词：MLOps
标签：MLOps(MLOps（Machine Learning Operations）是将DevOps原则应用于机器学习项目，旨在自动化模型开发、测试、部署和监控全流程。它通过整合数据科学、工程和运维团队，实现模型版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）、性能监控与反馈闭环，显著提升模型迭代速度与生产稳定性，降低部署风险，确保AI应用在真实环境中高效可靠运行。)
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2025-08-08•哲迈云
AI工程管理系统：如何构建高效、可扩展的AI项目管理平台
本文深入探讨了AI工程管理系统的设计理念与实施路径，指出其核心在于整合项目管理、数据资产、实验追踪、模型部署与自动化流水线五大模块，解决跨团队协作难、技术栈分散、模型漂移等问题。通过真实案例展示其带来的效率提升与业务价值，并展望未来向智能化演进的趋势，为企业打造高效、可持续的AI研发体系提供全面指导。
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