短期盘面调整会结束吗

时事 2025-02-05 18:38 上海

今天是假期后的第一个交易日，大盘出现了高开的走势，不过高开之后马上受到空方的打压，大盘快速回落，之后逐步震荡走低。今天黄白线分的比较开，黄线在上表明小盘股涨的比较好，最后收盘收绿盘，K线为一根中阴线。目前大盘已经跌穿了20天线，日KDJ出现了死叉，接下来还要往下发散，因此短线大盘调整还没有结束。

创业板今天也是高开，之后和主板一样快速回落。不过创业板的走势比主板强，整个一天的交易主要是围绕节前最后一个交易日上下波动。创业板当天守住了20天均线，5天均线和10天均线均掉头往下，创业板明天关注2050点的得失。

今天热点板块主要集中在人工智能这一块，因为节日中大家比较关注的是DeepSeek概念，和该概念相关的股票出现了大面积涨停。本周我们可以继续关注这一板块的上涨效应。

上周三我们聊的是轮毂电机，今天我们聊一下MLOps概念板块。MLOps是一个新兴的领域，它结合了机器学习（ML）和运维（Ops）的最佳实践，目的是为了提高人工智能模型的生产效率，并推动AI从基础需求的可用性转变为满足高效率、高性能的“好用”。MLOps的目标是构建一个统一的框架，以自动化的方式管理和部署机器学习模型，从而提高开发和运维的效率，并确保模型在整个生命周期中的质量。

结构与流程 MLOps的实施涉及到多个团队和角色的合作，包括业务开发或产品团队、数据工程团队、IT或DevOps团队等。整个流程包括了从定义业务目标、架构ML和数据解决方案、数据准备和处理、模型训练和实验，到构建和自动化ML管道、部署模型到生产系统，以及最后的监控、优化和维护模型等阶段。

MLOps强调自动化、持续性、版本化、可监控、可测试、可追溯和可复现等原则，以确保机器学习项目的顺利进行。简单的说就是一个能够自主学习和运用的人工大脑。但是需要注意的是，MLOps并不是一种独立的技术或工具，而是一种方法论和实践，需要结合具体业务场景和团队组织来设计和实施。所以我们今天发现上涨的板块中软件设计及应用整体涨幅居前。

MLOps的应用场景丰富多样，特别是在IT、金融、电信等行业。例如，在电信行业中，MLOps可以帮助建立模型运营监控体系，实现模型持续训练，节省人力并降低成本4。在金融行业中，MLOps可以用于风险评估、欺诈检测等领域。通过实施MLOps，企业可以更有效地将业务需求转化为机器学习服务，缩短开发周期，并确保机器学习算法和系统的运行良好。

总的来说，MLOps主要有四大作用：① 缩短模型开发部署的迭代周期；② 使业务、数据、算法、运维各个角色高效协作；③ 促进模型生产与管理流程自动化、标准化；④ 提升模型交付效率与质量，深化模型管理。

从市场的角度看，IT行业在应用MLOps后，美国某IT公司将运营成本降低50%；德国某IT公司通过自动化编排和实验跟踪，以相同的工作量运行10倍的实验数量；以色列某IT公司将实验复现时间减少50%。

国内情况看，MLOps仍然处于规划和建设时期，相关技术的落地应用也在不断探索中。根据IDC的预测，到2024年我国将有60%的企业通过MLOps来运作其机器学习的工作流程。随着AI行业的快速发展，MLOps的市场规模将由2022年的70亿元，增长至2027年的420亿元，年均复合增长率超过40%。未来，MLOps的市场规模还会呈现高速增长的态势。

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作者：王辉
编辑：严丹
监制：顾洁
本文系“第一财经广播”微信公众号独家内容，转载前请联系后台授权。本文涉及个股仅做参考，不推荐买卖，不对个人收益负责。

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