ModelOps 通常由企业 IT 团队自行负责，传统上，其环境搭建、模型开发/下载、模型部署、训练微调、资源监控与优化……所有环节均由运维人员手动操作完成，整个过程费时费力，模型交付慢，后期多模型管理复杂繁琐。因此，不少云服务商为企业提供了MaaS（模型即服务，一些厂商也将其产品称为“AI 平台”或“推理平台”），为企业用户提供“开箱即用”的大模型服务，简化模型部署、管理与微调，提升推理效率与资源利用率。具体的能力一般包括：
- 模型仓库：存放可调用的预训练模型（大语言模型、NLP、CV、语音等）。
- 算力资源管理：不同位置的异构算力资源统一管理。
- 推理服务：预集成运行模型的推理引擎和推理框架（如 vLLM、Llama.cpp、SGlang）。
- API / SDK 接口：提供 HTTP/gRPC 等调用方式。
- 模型管理：多模型统一运维管理。
- 可观测性：统计资源使用率，推理实例性能表现（TTFT、TPOT、ITL 等）。
- 计量与计费：统计调用次数、Token 使用情况等。
- 安全与权限控制：限制访问、保护数据隐私。
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