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原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-cutting-edge-mlops-techniques-to-watch-in-2026
原文作者：Iván Palomares Carrascosa
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# 引言
MLOps——即机器学习运维的缩写——涵盖了一系列技术，用于在生产和真实环境中大规模部署、维护和监控机器学习模型：所有这些都在稳健可靠的工作流程下进行，并持续改进。近年来，随着生成式模型和语言模型的兴起和加速发展，MLOps 的受欢迎程度急剧增加。
简而言之，MLOps 正在主导工业界的人工智能（AI）工程领域，预计这一趋势将在2026年持续下去，新的框架、工具和最佳实践将与AI系统本身不断发展。本文概述并讨论了将塑造2026年的五大前沿 MLOps 趋势。
# 1. 代码即策略与自动化模型治理
这是什么？将业务和组织环境中的可执行治理规则嵌入到 MLOps 管道中，也称为代码即策略（Policy-as-Code），是一个日益增长的趋势。组织正在追求能够自动将公平性、数据血缘、版本控制、法规遵从性以及其他推广规则作为 AI 和机器学习系统的持续集成和持续交付（CI/CD）流程的一部分来执行的系统。
为什么它在2026年至关重要？ 随着监管压力日益增大、企业风险担忧上升，以及模型部署规模的扩大使得人工治理变得不切实际，现在比以往任何时候都更有必要寻求自动化、可审计的策略执行 MLOps 实践。这些实践使团队能够在证明系统合规性和可追溯性的前提下，更快地交付AI系统。
# 2. AgentOps：面向智能体系统的 MLOps
这是什么？由大型语言模型（LLM）和其他智能体架构驱动的AI智能体最近在生产环境中占据了重要地位。因此，组织需要适应这些系统茁壮成长的特定需求的专用运维框架。AgentOps 已成为 MLOps 实践的“新演进”，被定义为管理、部署和监控基于自主智能体的AI系统的学科。这一新趋势定义了其自身的运维实践、工具和管道，以适应有状态、多步骤的AI智能体生命周期——从编排到持久状态管理、智能体决策审计和安全控制。
为什么它在2026年至关重要？ 随着基于LLM的助手等智能体应用进入生产环境，它们引入了标准 MLOps 实践无法有效处理的新型运维复杂性——包括对智能体记忆和规划的可观测性、异常检测等等。
# 3. 运行时可解释性与可解释性
这是什么？将前沿的可解释性技术——如运行时解释器、自动化解释报告和解释稳定性监控器——整合到整个 MLOps 生命周期中，是确保现代AI系统在部署到大规模生产环境后仍能保持可解释性的关键途径。
为什么它在2026年至关重要？ 对能够做出透明决策的系统的需求持续上升，这不仅受到审计师和监管机构的推动，也受到业务利益相关者的推动。这一转变正在推动 MLOps 团队将可解释人工智能（XAI）转变为核心生产级能力，不仅用于检测有害的漂移，还用于维护对倾向于快速演进的模型的信任。
# 4. 分布式 MLOps：边缘计算、TinyML 和联邦管道
这是什么？另一个日益增长的 MLOps 趋势与定义适用于高度分布式部署（如设备上的TinyML、边缘架构和联邦训练）的 MLOps 模式、工具和平台有关。这涵盖了设备感知型 CI/CD、处理间歇性连接以及去中心化模型管理等方面和复杂性。
为什么它在2026年至关重要？ 对将AI系统推向边缘的需求正在加速，无论是出于延迟、隐私还是财务原因。因此，理解联邦生命周期和特定设备约束的运维工具对于安全可靠地扩展新兴的 MLOps 用例至关重要。
# 5. 绿色与可持续的 MLOps
这是什么？可持续性是当今几乎所有组织议程的核心。因此，将能源和碳指标、节能模型训练和模型推理策略，以及效率驱动的关键绩效指标（KPI）等要素纳入 MLOps 生命周期至关重要。在 MLOps 管道上做出的决策必须在系统准确性、成本和环境影响之间寻求有效的权衡。
为什么它在2026年至关重要？ 需要持续再训练以保持最新状态的大型模型意味着计算需求的增加，进而带来可持续性担忧。因此，走在 MLOps 前沿的组织必须将可持续性放在首位，以降低成本、实现可持续发展目标（SDGs）等可持续性目标，并遵守新出现的法规。关键是将绿色指标作为运营的核心部分。
# 总结
组织治理、新兴的基于智能体的系统、可解释性、分布式和边缘架构以及可持续性是塑造 MLOps 趋势最新方向的五个方面，预计它们都将在2026年受到关注。本文讨论了所有这些方面，概述了它们的内容以及它们在未来一年将至关重要的原因。
Iván Palomares Carrascosa 是人工智能、机器学习、深度学习和 LLM 领域的领导者、作家、演讲者和顾问。他培训和指导他人如何在现实世界中利用人工智能。
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