人工智能端到端全生命周期管理管道研究数据_MLR

数据集概述

本数据集基于多源文献综述（151份正式与非正式来源）和9次半结构化访谈构建，包含AI持续端到端生命周期管理管道的核心内容，涉及DevOps、CI/CD、MLOps等术语对比，管道迭代触发因素，以及数据、模型、开发、运维四阶段的整合任务，同时涵盖AI生命周期管道面临的挑战。

文件详解

• 文件名称：PipelineForTheContinuousDevelopmentofAI_MLR_Interviews.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：数据集包含多源文献综述与访谈提取的信息，具体涵盖：DevOps、CI/CD for AI、MLOps等术语的对比数据；AI持续端到端生命周期管道的迭代触发因素；数据、模型、开发、运维四阶段的整合任务分类；AI生命周期管道面临的挑战相关信息。

适用场景

• AI生命周期管理术语研究：对比分析DevOps、CI/CD for AI、MLOps等相关术语的定义与应用差异。
• MLOps管道构建参考：基于四阶段整合任务设计AI持续端到端生命周期管理管道。
• AI开发运维挑战分析：探究AI生命周期管道在实际应用中的关键挑战与解决方案方向。
• 人工智能研发流程优化：为企业或研究机构优化AI模型从数据到运维的全流程管理提供数据支持。