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摘要。处理自主系统 (AS) 中的人工智能 (AI) 模型的公司面临着许多问题，例如用户在不利或未知条件下缺乏信任、软件工程与 AI 模型开发之间的差距以及在不断变化的运营环境中的运营。这篇正在进行的论文旨在通过定义一种协调两种活动的方法来缩小可信赖的基于 AI 的 AS 的开发和运营之间的差距。我们综合了基于 AI 的 AS 在工业环境中面临的主要挑战。我们反思了克服这些挑战所需的研究工作，并提出了一种新颖的、整体的 DevOps 方法将其付诸实践。我们详细阐述了四个研究方向：(a) 通过监控基于 AI 的 AS 的运行并识别危急情况下的自适应需求来提高用户的信任；(b) 用于开发和演化的集成敏捷过程 AI 模型和 AS；(c) 在分布式 AS 环境中持续部署不同上下文特定 AI 模型实例； (d) 基于 AI 的 AS 的整体 DevOps 生命周期。
在...中开发和运行人工智能模型
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