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先试点验证，再逐步迁移

ModelOps（模型可运营）不仅关注机器学习和大语言模型，还关注图模型、决策模型、深度分析等多种模型的运营管理。MLOps（机器学习可运营）旨在简化机器学习模型的端到端开发、测试、验证、部署和实例化过程。LLMOps（大语言模型可运营）则是在 MLOps 框架下针对大语言模型的“定制化实践”。

Mass（模型即服务）是为企业提供的“开箱即用”大模型服务，旨在简化模型的部署、管理与微调，提升推理效率与资源利用率，解决传统ModelOps手动操作费时费力、模型交付慢等问题。

AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、做出决策、执行行动并根据反馈不断调整行为的 AI 系统。

在模型训练时，通常由工程师准备训练用的数据（训练集和测试集），由学习框架调用数据以完成模型的训练。模型训练好后，工程师完成模型的分发并通过推理引擎将模型运行起来，用户通过 API 来调用这个模型，完成特定的任务。

物理隔离+弹性调度，破解稳定与效率的长期矛盾。

全面验证，稳定承载。

构建端到端的研运管理体系，提升 CI、CD 流程的效率、稳定性与灵活性。

稳步升级，统一纳管，安全可控。

推动地理信息技术在数字化转型中的高效落地与广泛应用。