ModelOps是一组自动化实践和工具，可帮助在生产中部署、管理、监视和改进模型。该方法被设计为以模型为中心，这意味着一切都是围绕模型进行的，从部署到治理到推断和监视到扩展。

目前，人工智能和机器学习领域的投资正在大幅增加，新的数据科学项目正在进行中，以建立用于各种目的的预测和分析模型。然而，尽管公司计划在合理的时间内扩大复杂的人工智能解决方案，但严酷的现实是，这些解决方案的采用往往停滞不前，因为公司通常更关注开发，而不是模型的操作化。在这一点上，ModelOps带来了AI的进步。

ModelOps工具

由于ModelOps方法将所有参与者聚集在一起，一些新兴的初创企业以及企业公司提供了ModelOps解决方案，以在端到端完全自动化的模型生命周期中共同协调这些组件。让我们看一下下图，它展示了企业如何通过管理一个平台来管理和扩展任何人工智能计划。

ModelOp中心等功能强大的平台通常与开发平台、IT系统和企业应用程序集成，以便企业能够利用和扩展正在进行的AI和IT投资。这样，数据科学家就可以利用他们最熟悉的工具进行大规模的工作。

ModelOps-

•主要关注人工智能和决策模型(包括机器学习、知识图、规则、优化、语言和基于agent的模型)的治理和生命周期管理。核心功能包括管理模型开发环境、模型存储库、冠军-挑战者测试、模型rollout/rollback和CI/CD(持续实现/持续交付)集成

•支持人工智能模型的回归、再培训或重建，在基于人工智能的系统中提供模型的开发、操作和维护之间不间断的流程

•为业务领域专家提供自主评估生产中的人工智能模型的质量(解释结果和验证kpi)，并促进在不完全依赖数据科学家或ML工程师的情况下提升或降级人工智能模型的推理能力。

更高级的AI

人工智能接听求救电话

在任何紧急情况下，紧急救援服务都被求救和求助电话淹没。手动管理如此大量的调用非常耗时且昂贵。关键信息丢失或未被发现的可能性也是一种。在这种情况下，人工智能可以作为一个24小时的调度员。人工智能系统和语音助手可以分析大量的呼叫，确定发生了什么类型的事件，并核实位置。他们不仅可以与呼叫者自然互动并处理这些呼叫，还可以立即转录和翻译语言。人工智能系统可以分析紧急情况的语音语调，过滤冗余或不太紧急的呼叫，并根据紧急情况对它们进行优先排序。

用于前瞻性灾难管理的预测分析

机器学习和其他数据科学方法不限于协助地面救援团队或仅在实际紧急情况发生后进行协助。预测分析等机器学习方法还可以分析过去的事件，以识别和提取易受自然灾害影响的模式和人群。大量的监督和非监督学习方法被用于识别风险区域和改进对未来事件的预测。例如，聚类算法可以根据灾难的严重性对数据进行分类。它们可以识别和分离可能导致局部风暴的气候模式和可能导致大范围气旋的云层条件。

预测机器学习模型还可以通过分析人们的实时行为和移动，帮助官员将物资分发到人们去的地方，而不是他们所在的地方。

此外，预测分析技术还可以为理解自然灾害对经济和人类的影响提供见解。人工神经网络利用地区、国家和自然灾害类型等信息来预测自然灾害的潜在货币影响。

云技术和大量开源工具的最新发展使得预测分析几乎不需要初始基础设施投资。因此，资源有限的机构也可以建立基于数据科学的系统，开发更复杂的模型来分析灾害。

与所有进步的技术一样，人工智能也将建立在现有能力的基础上。它有可能在停电被发现之前消除这种情况，并让救灾负责人对灾区有一个更清楚、更清楚的了解，最终挽救生命。