机器学习(ML)作为人工智能(AI)的核心领域，使机器能够自动学习和改进。MLOps是一套管理流程，连接机器学习模型的开发、部署和运营，旨在提高机器学习模型生命周期管理的效率，并促进其大规模应用。它通过系统化和自动化的方式，解决大规模采用机器学习技术时遇到的实际问题，尤其对于高度自主的网络至关重要。

🚀机器学习（ML）是人工智能（AI）的核心子领域，赋予机器自动获取知识并从人类经验中改进的能力，这对于解决通信网络中的挑战至关重要。

🔗MLOps的核心在于连接机器学习模型的开发、部署和运营，将算法与交付和运营团队联系起来，从而提高效率。

⚙️通过应用MLOps，能够以可扩展的方式解决机器学习技术的实际问题，实现系统化和自动化的模型生命周期管理，对于高度自主的网络至关重要。

　　机器学习（ML）技术，作为人工智能（AI）的一个核心子领域，赋予了机器或系统自动获取知识并从人类经验中改进的能力。这一方面对于运营商解决通信网络中既存的以及新兴的挑战具有重要意义。随着智能网络应用的实施在大规模上扩张，阻碍向高级别自主水平进展的障碍也在增加，主要体现在日益复杂的复杂性。随着自主网络在多个管理层或领域（从资源运营、服务运营到业务运营）中部署各种机器学习模型，与大规模部署和维护机器学习模型相关的问题日益凸显。 　　MLOps是一套管理流程，旨在连接机器学习模型的开发、部署和运营，将算法与交付和运营团队联系起来，以提高机器学习模型生命周期管理的效率，并促进其大规模应用。它是DevOps的专门版本，用于管理作为一种特殊类型软件产品的机器学习模型。[2]。 　　应用MLOps将有效解决以可扩展方式采用机器学习技术的实际问题，对于高度自主的网络，通过系统化和自动化的机器学习模型生命周期管理。