搭建MLOPS平台

搭建MLOPS平台：让机器学习从实验室走向生产在人工智能快速发展的今天，机器学习模型的开发和应用已经成为企业数字化转型的关键。然而，许多企业在将机器学习模型从实验室环境部署到生产系统时，面临着统一的界面和自动化管道，将模型训练、测试、部署、监控等环节有机整合，显著提升了工作效率。在金融风控领域，某银行通过搭建MLOPS平台，将反欺诈模型的迭代周期从原来的两周缩短至两天。这种效率的提升，使得重重困难。MLOPS平台的出现，为解决这一问题提供了系统化的解决方案。一、MLOPS平台的核心价值MLOPS平台是机器学习（MachineLearning）、开发（Development）和运维（Operations）的结合体。它通过标准化的工作流程和自动化工具，打通了机器学习模型从开发到部署的全生命周期管理。传统模式下，数据科学家和工程师需要在不同工具间手动切换，效率低下且容易出错。MLOPS平台通过银行能够更快响应新型欺诈手段，有效降低了金融风险。二、MLOPS平台的关键组件一个完整的MLOPS平台包含数据管理、模型开发、模型部署和监控四个核心模块。数据管理模块负责数据的采集、清洗和版本控制

，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的近日，在“AI工程化论坛暨MLOps实践指南发布会”上，中国信息通信研究院（简称中国信通院）发布《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》。星环科技作为该指南的核心编写单位，参与了MLOps关键能力与技术实践等章节的编写，受邀出席大会，并接受授牌。指南从组织如何布局和落地MLOps的角度出发，以模型的高质量、可持续交付作为核心逻辑，系统性梳理MLOps概念内涵、发展过程、落地挑战，为组织高效构建MLOps框架体系和关键能力提供方法论和实践案例的参考与借鉴，并研判MLOps未来发展趋势。《人工智能研发运营体系（MLOps）实践指南（2023年）》核心观点指出MLOps概念渐晰，为解决AI生产过程管理问题意义明显；国内外MLOps发展百花齐放，落地仍面临问题和挑战；围绕流水线的构建，MLOps框架体系逐步完善；渐进式建设关键能力，MLOps落地效应逐步形成。为解决AI落地难

什么是MLOps？MLOps是机器学习运营（MachineLearningOperations）的缩写。MLOps是机器学习工程的一项核心功能，侧重于简化将机器学习模型投入生产的流程，然后对其进行维护和监控。MLOps是一项协作职能，通常由数据科学家、开发工程师和IT人员组成。MLOps有什么用？MLOps是创建机器学习和人工智能解决方案并提高其质量的有效方法。通过采用MLOps方法，数据科学家和机器学习工程师可以通过实施持续集成和部署（CI/CD）实践，对ML模型进行适当的监控、验证和管理，从而开展协作并加快模型开发和生产的速度。为什么需要MLOps？机器学习的生产很难。机器学习生命周期流程同步和协同工作。MLOps包括机器学习生命周期中的实验、迭代和持续改进。MLOps有哪些优势？MLOps的主要优势在于效率、可扩展性和降低风险。效率：MLOps使数据团队能够实现更快的模型开发、交付更高质量的ML模型以及更快的部署和生产。可扩展性：MLOps还具有巨大的可扩展性和管理能力，可对数千个模型进行监督、控制、管理和监控，以实现持续集成、持续交付和持续部署。具体来说，MLOps提供了

MLOPS是机器学习运维（MachineLearningOperations）的简称，也被称为ML工程（MLEngineering）。它指的是将机器学习技术与传统软件开发和运维的佳实践相结合，以提高机器学习模型的部署、管理和维护效率。MLOPS包括以下主要内容：数据管理：包括数据集的存储、版本控制、数据清洗和特征工程。模型开发：包括模型选择、训练、评估和优化。模型部署：将训练好的模型部署到生产。自动化：采用自动化技术，如自动化数据清洗、自动化特征选择、自动化模型选择和自动化超参数优化等，提高效率和准确性。通过采用MLOPS，可以有效降低机器学习模型开发和部署的成本和风险，实现高效、可靠和可持续的机器学项目。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代

用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与部署更是如虎添翼。未来，MLOps将继续迭代更加丰富的功能，赋能企业AI更快、更好地落地。为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且

搭建大数据平台是指通过构建一个集成的系统，能够高效地存储、处理和分析大规模数据的技术架构。大数据平台的搭建可以帮助企业或组织实现数据驱动的决策和业务创新提高业务的效和竞争力。搭建大数据平台需要合适的基础设施。基础设施包括硬件、操作系统、网络等，通常使用集群方式搭建，以提供足够的计算和存储资源来满足大规模数据处理的需求。搭建大数据平台需要选择合适的数据存储和处理技术。数据存储技术可以选择分布式文件系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），可以实现海数据的存储和高可靠性。搭建大数据平台还需要考虑数据采集和数据清洗。数据采集是指从不同的数据源收集数据，可以通过日志收集系统、传感器、API接口等方式采集数据。数据清洗是指对采集到的原始数据进行处理，包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误等，以提高数据的质量和可用性。在搭建大数据平台时，还需要考虑数据安全和隐私保护。大数据平台涉及的数据量庞大，可能包含敏感信息，因此需要采取一系列安全措施来保护数据的安全性。包括数据加密、访问控制、身份认证等技术手段来确保数据的保密性和完整性。搭建大数据平台还需要建立数据分析和可视化的能力。数据分析是指通过

大数据平台搭建包括以下步骤：确定目标需求及架构：在搭建大数据平台之前，需要明确目标需求以及整个系统的架构，包括数据采、数据存储、数据处理、数据分析等多个环节。选择合适的大数据软件：根据目标需求和系统架构，选择适合的大数据软件。搭建基础环境：搭建大数据平台需要一定的硬件资源和网络环境支持，需要在此基础上进行操作，包括购买服务器、配置网络等。安装配置大数据软件：根据选择的大数据软件，按照软件的安装指导进行安装配置，包括节点的规划、配置文件的修改等操作。数据采集、存储和处理：在平台中完成数据采集、存储和处理的配置和管理。数据可视化和分析：使用数据可视化工具构建报表、图表，对析结果进行可视化展示，对数据进行多维度的深入分析。系统监控和维护：在搭建完成之后需要进行系统的监控和维护，包括集群运行状态、节点资源利用率、系统性能等，以保证系统的高可用和稳定性。大数据将成为企业数字化转型的核心驱动力，搭建大数据平台不仅是技术的创新，也是企业增长的重要支撑。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析

数据管理平台搭建搭建数据管理平台，是企业数据管理从“零散”到“体系化”的关键一步。规划阶段要明确目标，是聚焦数据质量管控、支撑业务分析，还是构建全域数据治理体系？梳理业务需求（金融需风控数据整合试点核心业务（如销售数据管理），验证平台功能；再逐步扩展，接入多系统数据，完善治理规则；最后优化迭代，依据业务反馈（报表延迟、分析不准），调整平台配置（优化存储策略、更新质量规则）。平台搭建不是、制造需生产数据追溯），规划数据流程（采集-存储-处理-应用），确定涵盖数据仓库/湖、治理、分析等模块，让平台“贴合业务、有的放矢”。技术选型注重兼容性与扩展性，存储层选湖仓一体架构，适配多源数据（业务

智慧消防平台搭建全攻略：构筑智能消防安全防线在城市化进程不断加速、建筑规模日益庞大以及火灾隐患愈发复杂的当下，传统消防模式已难以满足现代消防安全需求。智慧消防平台的搭建，借助先进的信息技术，实现了消防工作的智能化升级，为保障人民生命财产安全提供了强有力的支持。平台搭建目标与核心功能智慧消防平台的搭建旨在整合各类消防资源，实现火灾的早期预警、精准定位、高效处置以及消防设施的全生命周期管理。其核心，实现消防资源的优化调配，提高应急处置效率。技术架构支撑智慧消防平台的搭建离不开先进的技术架构支持。其通常采用分层架构设计，自下而上依次为感知层、网络层、数据层、应用层和用户层。感知层是平台与物理世界的功能涵盖以下几个关键方面。实时监测功能是平台的基础。通过在建筑物内广泛部署各类传感器，如烟雾传感器、温度传感器、水压传感器等，实时采集消防设施运行状态、环境参数等数据。这些传感器如同平台的“触角”，时刻感知着周边环境的细微变化。一旦烟雾浓度或温度超过设定阈值，传感器会立即将信号传输至平台，为火灾预警提供第一手数据。智能预警功能是平台的关键优势。运用大数据分析和人工智能算法，对采集到的海量数据进行深度

数据入湖是指将企业内外部的各种数据汇聚到数据湖中进行统一存储和管理的过程。数据来源涵盖企业内部的业务系统数据，如客户关系管理系统（CRM）、企业资源计划系统（ERP）、办公自动化系统等产生的结构化数据；也包括来自网络的日志数据、社交媒体数据，以及物联网设备产生的传感器数据等半结构化和非结构化数据。入湖方式批量导入：对于一些已经存在的历史数据或定期产生的批量数据，通常采用批量导入的方式将数据加载到数据湖中。可以使用ETL工具、数据迁移工具等，按照一定的时间周期或数据量进行批量抽取、转换和加载。实时接入：对于实时性要求较高的数据，如物联网数据、实时日志数据等，需要通过实时数据接入技术将数据实时地传输到数据湖中。常见的实时接入方式包括使用消息队列（如Kafka）进行数据缓存和传输，然后由数据湖的实时处理组件进行消费和存储。数据同步：对于一些需要与源数据保持实时或准实时同步的数据，采用数据同步技术实现数据入湖。可以通过数据库的复制技术、数据同步中间件等，将源数据的变化及时同步到数据湖中。关键技术数据抽取与转换：在数据入湖过程中，需要对不同来源、不同格式的数据进行抽取和转换，使其符合数据湖的存储...

数据湖是一种以原始格式存储大量数据的存储库，它具有灵活、可扩展等特点，可支持多种类型数据的存储和分析。数据湖是一个集中存储大量原始数据的系统，这些数据可以是结构化数据（如关系型数据库中的表）、半结构化数据和非结构化数据（如文本文件、图像、视频等），数据湖允许企业以原始格式存储数据，直到需要使用时再进行处理和分析。特点存储容量大：能够存储海量数据，满足企业不断增长的数据存储需求。可以轻松扩展存储容量，支持PB级甚至EB级数据的存储。数据多样性：支持各种类型的数据，包括传统的关系型数据、日志文件、传感器数据、社交媒体数据等，打破了传统数据仓库只能处理结构化数据的限制。灵活性高：数据以原始格式存储，不需要在存储时进行预定义的模式或结构设计，企业可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，具有很强的灵活性。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。架构数据采集层：负责从各种数据源收集数据，并将其传输到数据湖中。数据源可以包括数据库、文件系统、云存储、物联网设备等。存储层：是数据...

数据要素与隐私计算存在紧密的联系，隐私计算为数据要素的安全流通和价值释放提供了关键技术支撑，二者相互促进、共同发展。隐私计算是面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法，涉及信息搜集者、发布者和使用者在信息产生、感知、发布、传播、存储、处理、使用、销毁等全生命周期过程的所有计算操作。它包括支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构，旨在实现数据的“可用不可见”。数据要素市场化：数据作为一种新型生产要素参与分配，隐私计算在数据要素市场化进程中扮演核心基础技术的角色。它帮助建立有序可控的共享机制，促进数据要素市场的蓬勃发展。数据要素只有在安全、高效的流通中才能充分发挥价值，隐私计算可以在保障数据流通过程计算安全性、赋能不同行业场景释放数据价值、适配数据要素流通多种应用模式上发挥价值。技术应用：隐私计算技术可以应用于数据的收集、脱敏、存储、使用、交换、删除、存证与取证等环节，涵盖隐私信息全生命周期的操作过程。它通过融合密码学、人工智能、安全硬件等跨学科技术体系形成一套可以保障数据流通安全合规的基础设施。数据安全与隐私保护：隐私计算实现了在数据流通过程中对国家安全、商业机密、个人...

多方安全计算（SecureMulti-PartyComputation，简称MPC）是隐私计算的一个重要分支。多方安全计算允许多个参与方在不泄露各自隐私数据的情况下，共同完成对数据的计算和分析任务。其目标是在保护数据隐私的前提下，实现数据的共享和协同处理，以挖掘数据的价值。主要基于密码学技术，如同态加密、不经意传输、秘密共享等。通过这些技术，将数据进行加密或转换，使得在计算过程中，参与方只能看到加密后的结果或与自己相关的部分信息，而无法获取其他方的隐私数据。技术特点隐私保护性：多方安全计算能够确保参与方的隐私数据在整个计算过程中不被泄露，即使在存在恶意参与者的情况下，也能保证数据的安全性。去中心化：不需要依赖可信的第三方来处理数据，各参与方之间通过密码学协议进行交互和协作，实现数据的分布式计算。可验证性：计算结果可以被参与方进行验证，确保计算的正确性和完整性。灵活性：可以支持各种类型的计算任务，如算术运算、比较运算、逻辑运算等，适用于不同的应用场景。应用场景金融领域联合风控：多家金融机构可以在不共享客户敏感信息的情况下，联合进行风险评估和信用评分，提高风控的准确性和效率。隐私保护的投资...

数据湖是一个集中存储海量原始数据的存储库，旨在存储企业所有类型和来源的数据，为企业提供全面的数据资产视图，并支持灵活的数据处理和分析。数据湖是一种存储企业各种原始数据的大型仓库，这些数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据湖允许企业以原始格式存储数据，而无需在存储时进行预定义的模式或结构设计，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理。核心特点海量存储：具备强大的存储能力，可轻松应对PB级甚至EB级数据的存储需求，能够存储企业从各个业务系统、设备以及外部数据源收集而来的大量数据。数据多样性：支持各种类型和格式的数据，打破了传统数据存储系统对数据格式的限制，使得企业能够将不同来源、不同结构的数据统一存储在一个地方。灵活性与敏捷性：数据以原始形态存储，不依赖于特定的模式或模型，用户可以根据具体的业务问题和分析需求，灵活选择不同的分析工具和技术对数据进行处理和探索，无需受限于预先设定的结构。支持多用户并发访问：可以同时支持多个用户和应用程序对数据的并发访问，不同的用户和团队可以根据自己的需求对数据进行探索和分析，提高了数据的共享和协作效率。关键技术分布式存储技术：通常...

隐私计算是一种在保护数据隐私的前提下实现数据价值挖掘和流通的技术体系，涵盖多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等多种技术手段。定义与背景定义：隐私计算是指在不泄露数据隐私的情况下，对数据进行分析、计算和共享的一系列技术和方法的统称。它允许不同的参与方在数据不出本地的情况下，通过加密、分布式等技术手段进行协同计算，实现数据的互联互通和价值最大化，同时确保数据的隐私和安全得到有效保护。背景：随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据的隐私泄露风险也日益增加。在数据共享和协同处理过程中，如何既充分发挥数据的价值，又保护数据所有者的隐私，成为亟待解决的问题，隐私计算应运而生。关键技术多方安全计算：多个参与方在不泄露各自数据隐私的情况下，通过特定的加密协议和算法进行协同计算。例如，在多方数据求和、数据比较等场景中，各方数据在加密状态下进行交互和计算，最终得到正确的结果，而任何一方都无法获取其他方的原始数据。联邦学习：一种机器学习技术，多个参与方在本地训练机器学习模型，然后将模型参数进行加密聚合，得到全局模型。在这个过程中，数据始终留在本地，不会被传输到其他方，从而保...

隐私计算在金融行业具有极其重要的地位和广泛的应用前景。应用场景信贷风控联合建模：金融机构之间可以通过联邦学习等隐私计算技术，在不共享敏感数据的情况下，联合建立信贷风险评估模型。数据查询与验证：在信贷审批过程中，金融机构需要查询外部数据源来获取客户的更多信息，如征信报告、税务记录等。隐私计算技术可确保在查询和验证这些数据时，客户的隐私信息不被泄露，同时保证数据的真实性和完整性。精准营销客户画像构建：金融机构通过多方安全计算等技术，与其他企业合作构建更全面的客户画像。营销效果评估：在营销活动中，隐私计算可用于评估不同营销渠道和策略的效果。通过对客户反馈数据的加密分析，金融机构可以了解客户对不同营销活动的响应情况，而不会泄露客户的隐私信息，从而优化营销方案。金融监管数据报送与共享：金融机构需要向监管部门报送大量的业务数据，隐私计算技术可确保数据在报送过程中的安全和隐私保护。同时，监管部门之间也可以通过隐私计算实现数据共享，提高监管效率和协同监管能力。风险监测与预警：利用隐私计算技术，监管部门可以在不直接获取金融机构敏感数据的情况下，对金融市场的风险进行实时监测和预警。例如，通过多方安全计算对...

大数据湖是在数据湖概念基础上，结合大数据技术特点和需求而发展起来的一种更加强大、灵活的数据存储和分析架构。海量数据存储：能够轻松应对海量数据的存储需求，可存储PB级甚至EB级的数据，涵盖各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。高可扩展性：基于分布式架构，能够方便地进行水平扩展，随着数据量的增加，可以通过添加节点的方式快速扩展存储和计算能力。数据多样性支持：不仅支持传统的关系型数据，还能存储各种非传统数据类型，如文本、图像、视频、音频、日志文件、社交媒体数据等，为企业提供全面的数据视角。灵活性与敏捷性：数据以原始格式存储，不需要预先定义严格的数据模型，用户可以根据不同的业务需求随时对数据进行各种分析和处理，快速响应业务变化。架构与组件存储层：通常采用分布式文件系统或对象存储系统作为底层存储，具有高可靠性、高吞吐量和容错性，确保数据的安全存储和高效访问。数据管理层：包括元数据管理、数据目录、数据血缘等功能。元数据管理记录数据的来源、格式、含义等信息，方便用户查找和理解数据；数据目录提供数据的分类和索引，便于数据的搜索和发现；数据血缘则跟踪数据的流转和处理过程，确保数据的...

数据安全与隐私计算紧密相关、相互促进，共同为数据的安全利用与隐私保护提供保障。数据安全是隐私计算的基础和目标数据安全涵盖了数据的保密性、完整性和可用性等多方面要求，旨在防止数据被未经授权的访问、泄露、篡改或破坏。隐私计算的出现正是为了在数据处理和共享过程中更好地满足这些数据安全需求，尤其是在涉及多源数据融合、跨域数据协作等复杂场景下，确保数据的保密性和完整性不受损害。隐私计算是数据安全的技术支撑和创新手段隐私计算为数据安全提供了一系列先进的技术手段，包括多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等。这些技术在不同程度上解决了数据在流通和使用过程中的隐私保护问题，使得数据能够在安全的环境中被充分挖掘和利用。二者协同发展推动数据价值释放与合规应用随着数字化进程的加速，数据已成为企业和社会发展的重要资产，但数据安全问题一直是制约数据流通和共享的关键因素。隐私计算技术的不断发展和应用，为数据安全提供了更有效的解决方案，使得数据能够在安全的前提下实现跨机构、跨领域的流通和共享，从而充分释放数据的价值。

联邦学习与隐私计算是紧密相关且相互促进的两个概念，以下是它们之间的详细关系及相关情况：联系目标一致：都旨在解决在数据隐私保护前提下的数据处理与分析问题。在大数据时代，数据分散在不同的机构或个人手中，而这些数据往往包含敏感信息。联邦学习和隐私计算都致力于在不泄露隐私数据的情况下，实现数据的价值挖掘和共享，打破数据孤岛，促进数据的流通和协同使用。技术融合：联邦学习是隐私计算的重要技术分支和应用场景之一。在联邦学习的过程中，会运用到多种隐私计算技术来确保数据的安全性和隐私性，如加密技术、差分隐私技术等。相互促进：隐私计算技术的发展为联邦学习提供了更强大的隐私保护手段，使其能够在更广泛的场景中应用。而联邦学习的实践也推动了隐私计算技术的不断创新和完善，为隐私计算技术提供了更多实际应用需求和挑战，促使其在性能、安全性等方面不断优化。区别概念侧重：联邦学习侧重于机器学习模型的训练和优化，强调在多个数据拥有方之间进行协同学习，通过交换模型参数而不是原始数据来实现模型的训练和更新。隐私计算则是一个更广泛的概念，涵盖了多种技术和方法，旨在对隐私数据进行全生命周期的保护，包括数据的存储、传输、处理和共享等...