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开发AI应用并不容易，而将它们应用于业务之上，这个难度系数则变得更高。

根据IDC最近的一项调查，在已经开始采用AI的企业中，只有不到三分之一的企业真正将AI投入生产。

企业往往要等到发布一个应用之前，才能完全意识到运行AI的复杂性。这些临时发现的问题似乎无法很快地得到解决，因此部署工作往往被搁置和遗忘。

MLOps（Machine Learning Operations）：一种将机器学习模型应用到生产环境中的方法和实践。它涵盖了整个机器学习模型的生命周期，包括模型开发、训练、部署、管理、更新以及监控。MLOps旨在使机器学习模型部署更快、更可靠、更易于管理，同时还强调了透明度、可重复性和可维护性，这些都是确保生产环境中的机器学习模型正常运行的重要因素。

各行业在验证和落地的过程中，产生了大量数据，并取得了一定的成就，但这才刚刚开始，既然有海量的数据，就有进一步发展的空间。鉴于MLOps的所有流程和行业的微妙性质，将两者合并是一个需要更多工作的研究领域。

为了帮助企业顺利完成AI部署，容天将MLOps与NVIDIA加速的基础设施和软件相结合，为行业探索者提供丰富的解决方案，创建和加速生产级AI的端到端平台，帮助企业优化他们的AI流程，包括现有运行的以及重建的管线。

与科学实验不同，项目落地需要更高的可行性来支撑。数据科学的快速发展也导致了标准和操作的一些不稳定，缺乏统一的模式来控制数据生产和管理的生命周期，乃至后续的建模和部署。技术手段已经以多种方式进入各领域。然而，据统计数据，大约90％的模型从未投入生产，只剩下10％需要管理。这意味着这10％中的更少是正式落地到落地使用中的。所以，为了进一步提高医疗整体研发效益，更加需要的是将MLOps与硬件结合，以提高模型的可靠性和鲁棒性、优化模型的性能和效率、改善开发流程以及降低整体成本为目标的方法和实践，搭配加速工具实现智慧医疗的快步发展。

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