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随着行业人工智能工程化落地的稳步推进，ModelOps和MLOps发挥着重要作用，基于持续训练、持续集成、持续部署等核心环节，使人工智能项目研发流程更加敏捷化、模型管理更加规范化，并通过持续监控不断训练和维护模型，使模型推理能力更加准确、模型创造的业务价值更加丰富。