ML模型治理是组织如何控制访问、实施策略和跟踪模型活动的整个过程。它是降低模型故障、合规性和攻击风险的重要工具。治理是将组织底线和品牌风险降至最低的基础。具有有效机器学习治理的组织不仅可以精细控制和了解模型在生产中的运行方式，还可以通过将AI/ML治理策略与其他IT策略集成来提高运营效率。治理使组织能够了解可能影响模型结果的所有变量，这有助于他们快速识别和缓解可能降低结果准确性和应用程序性能的问题（例如模型漂移）。随着时间的推移，这些问题会直接影响企业的底线并削弱客户对品牌的信任。为什么组织在机器学习治理方面苦苦挣扎？治理是组织在2021年面临的最大挑战，因为他们竞相扩展机器学习能力以在快速数字化的市场中保持竞争力（来源：2021年企业趋势（机器学习报告））当我们的客户需要为其组织解决机器学习治理问题时，我们看到他们面临五个主要挑战。1.最佳实践不明确。我们仍处于ML治理的早期阶段，组织缺乏清晰的路线图或规范性建议，无法在自己独特的环境中有效实施。2.规定不明确。不断变化和模糊的监管环境带来了不确定性，公司需要投入大量资源来保持合规性。那些跟不上步伐的公司可能会失去竞争优势。3.现有解决方案是手动的，不完整的。即使是今天实施治理的组织也在使用各种不同的工具和手动流程来实现治理。这样的解决方案不仅需要经常维护，而且还会造成严重的覆盖缺口。4.ML不容易集成到现有的IT策略中。有效的机器学习治理需要与IT协作，但大多数组织仍将ML视为精品计划，这使得它难以集成到更标准化的企业IT流程和技术堆栈中。5.管理不善使公司资产面临风险。实施机器学习的公司面临品牌和底线风险。一个随波逐流或理解不足的模型会削弱客户对品牌的信任，而一个不受监控的模型会导致生产失败。组织应如何改进机器学习治理？组织应该实施MLOps平台来解决上述机器学习治理挑战。Algorithmia是唯一一家提供具有所需功能的现成MLOps解决方案的供应商，否则组织将被迫拼凑并维护自己的解决方案。无论哪种方式，有七个关键领域可以确保您可以支持：1.完整的模型目录，包括模型风险文档、用于训练和预测的模型数据源的描述、模型输出的目的地和用途2.基于灵活的模型风险管理框架对于风险梯度：高风险模型得到更多验证、测试和监控，而低风险模型更容易处理，将更多责任委托给业务部门或模型开发人员3.部署模型并将其集成到遗留系统中的有效流程系统和数据架构4.用于操作、管理和监控生产中模型健康状况的工具，使模型开发人员脱离模型操作5.用于监控模型准确性和数据一致性的工具，如果模型结果或输入数据开始漂移或输入数据质量下降，这些工具将生成警报6.集成模型和数据更改管理流程，以便正确测试数据或模型的更改d沟通以防止不愉快的事故7.标准审计报告和日志，以便审查员和审计员可以审查模型结果、变更历史、数据错误或过去模型故障的记录，以及采取的措施。
