产品介绍

产品简介

MLOps 是 BK-Lite 为企业量身打造的模型生产与运营管线模块。它打通了从「数据集管理」、「训练任务编排」到「服务能力发布」与「在线推理」的完整脉络。平台天然聚合了适用于 AIOps 的时序预测、日志聚类、异常检测模型，以及适用于多模态的图片/文本分类与目标检测等多种场景体系，致力于为业务提供轻量、透明、开箱即用的 AI 落地通道。

核心优势

• 多场景“一站式”纳管：内置对 6 大核心算法场景（异常检测、时序预测、日志聚类、文本分类、图片分类、目标检测）的模板化流程支持。各个算法域的数据和业务独立解耦，但交互结构和操作体验保持高度一致，大幅降低用户的跨场景学习成本。
• 端到端的模型流水线：将算法工程复杂的落地步骤黑盒化，拆解为清晰的四个环节：“搞定数据”、“发布版本”、“启动训练”、“发布推理服务”。帮助业务团队在单一平台内即可完成模型全生命周期闭环，告别在各种孤立组件工具之间来回跳转的断层体验。
• 全景化的训练观测追踪：对模型“炼丹”的过程做到完全白盒呈现。实时提供详细的运行日志、模型训练评估指标曲线、运行历史与对应产出的各项实验版本查询，使模型的最终效果可解释、可追溯。
• 零阻力的上线交付：内置运行容器与生命周期状态托管引擎能力。当模型训练完毕后，只需鼠标点击即可将产物版本变现为具备真实 API 接口和独立在线推理画板的服务实体。

应用场景

• 敏捷智能运维 (AIOps) 底座：运维同学或开发人员可针对各业务系统的性能参数收集指标样本，使用系统的“异常检测”与“日志聚类”场景专项训练本地预警模型，并结合监控平台打通底层的推理接口链路，达成异常自动识别的业务诉求。
• 企业数字图像或文本质检：数据运营团队可拉取质控样本导入平台分类打标，利用“计算机视觉 (CV)”类型算法组装识别服务，提供给下游的审核审批流程执行高并量的合规核验或归档判定。
• 定制化的模型调优与分发基地：算法工程师无需自行管理底层的容器启停或服务隔离端口策略，专注在算法调参的试验本身，利用线上界面快速打不同的数据集 Release 版本并发布对照版本，加速模型投产迭代。