随着大模型技术的快速发展，越来越多的行业意识到工程化整合模型的重要性。中国信通院（CAICT）日前正式发布了MaaS（Model as a Service）系列标准，这一系列标准将为大模型的落地提供有力支持。企业正面临如何将基座模型工程化，总体适配至各个行业的专属需求，以及生产面向用户的智能化应用的挑战。MaaS的推出，正是以模型服务、平台工具与应用开发等为主要能力的支持，提升了大模型在可用性、可信性及稳定性上的表现。这一标准化的指导，有助于实现大模型的实际应用，尤其是跨行业的灵活适应。
MaaS平台的出现是为了填补这一市场空白，但目前仍存在服务质量的良莠不齐、平台选型的复杂性及行业定制需求的多样性等问题。因此，紧跟MaaS领域的最新发展趋势，中国信通院联合多方专家，于2023年成立MaaS工作组并着手编制标准。
MaaS系列标准主要涵盖多个重要维度，包括大模型定制调优、服务部署、推理加速、模型管理以及应用开发等，致力于为大模型服务商及平台供应商提供能力建设的指导，以及为应用方树立技术选型的依据。这一标准的发布，是行业健康有序发展的重要一步。
在具体执行方面，《MaaS模型即服务技术与应用要求第1部分：模型服务协议要求》（AIIA/PG0110-2024）为服务供需双方制定服务协议提供了明确规范，涵盖了模型推理性能、服务可用性、计量准确性等具体要求，这是保障服务质量的重要基石。《MaaS模型即服务技术与应用要求第2部分：模型服务评估方法》（AIIA/PG0173-2024）则为大模型的服务质量提供了多维度的评估方法，基于协议要求展现了可落地元素，使得应用方在选择平台和服务商时更具依据。
除了对协议和评估的规范外，《MaaS模型即服务技术与应用要求第3部分：模型平台》（AIIA/PG0134-2024）标准则从多个角度对利用基座大模型打造专属领域模型的能力进行全方位规范，可以说是为语言和图像生成等多模态AI应用打下了坚实的基础。这一系列标准的逐步实施，为企业提供了低门槛的搭建能力，提高了领域模型的定制化效率与能力。
同时，《MaaS模型即服务技术与应用要求第4部分：模型服务平台》（AIIA/PG0137-2024）标准则更深入地解决了大模型推理加速、服务部署等问题，指导服务平台提供高效可靠的服务，提升整体供给质量。《MaaS模型即服务技术与应用要求第5部分：模型管理平台》（AIIA/PG0193-2024）进一步规范了企业内部模型、数据等AI资产的管理，确保了在快速迭代中用户对大模型的有效使用。
此外，《MaaS模型即服务技术与应用要求第6部分：模型应用开发平台》（AIIA/T0196-2024）标准全方位规定了基于大模型的AI应用开发流程，极大地推动了私域大模型应用的快速创建，并确保了AI能力的深度嵌入与流程的有效编排。
随着这一系列标准的落地实施，相关企业如科大讯飞、浪潮云、华为云等也积极参与在MaaS领域的评估与落地工作，标志着大模型的工程化进程正逐步提速。中国信通院表示，将持续开展MaaS领域的相关研究，促进这一重要经济体的发展。
总而言之，中国信通院发布的MaaS系列标准是推动中国大模型技术逐步走向工程化应用的重要里程碑。在面对迅速变化的技术环境时，标准化管理不仅能够帮助企业更好地适应市场需求，还能提升整个产业链的可靠性。然而，在享受AI技术带来的便利的同时，各方也应当保持理性，对潜在的风险保持警觉，积极寻求公正与科学的解决方案，以实现数字经济的更好未来。而这些MaaS标准将为从事AI自媒体创业的用户提供丰富的方向性指导，特别是在内容生成和创作导向的过程中，AI工具如简单AI可以显著提升创作效率，帮助企业与创作者脱颖而出。
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