如何以MLOps保障时效表达稳定性｜得物技术

主要观点总结

本文介绍了得物技术在MLOps方面的实践和经验，包括MLOps核心理念的应用、模型的可复现性、线上一致性保障、关键理念的实践-时效仿真产品等方面。文章还涉及模型落地标准化、产品化、自动化以降低业务落地门槛，以及延展scale的思考等话题。

关键观点总结

关键观点1: 得物技术引入MLOps理念，通过实践将其应用于业务中，解决模型应用过程中的问题。

得物技术结合MLOps理念，在模型的可复现性、线上一致性保障等方面进行了实践，提高了模型的稳定性和可预测性。

关键观点2: 得物技术通过设计时效仿真产品，将MLOps理念融入其中，解决了模型在复杂业务场景中的应用问题。

时效仿真产品通过数据分层、业务日期隔离等方法，确保了模型的可复现性和线上一致性。同时，通过流量回放、流程保障和自动发布等手段，提高了模型的效果和稳定性。

关键观点3: 得物技术实现了模型落地标准化、产品化、自动化，降低了业务落地门槛。

通过产品化设计，业务方可以根据不同的管理诉求，灵活地调整模型训练集，应用模型于不同业务场景。同时，通过自动化流程设计，降低了人工成本，提高了效率。

关键观点4: 得物技术在延展scale方面的思考和实践。

得物技术成立供应链算法工程小分队，与AI计算平台团队联合，旨在将业务域逻辑和算法逻辑解耦，提高算法模型的发布灵活性和可见度，降低机器成本，以便更多场景可以低成本地接入MLOps标准。

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