《人工智能大模型生命周期管理要求》

面向大模型从立项、训练、评测到部署、监控与迭代的全生命周期管理要求，解决当前大模型项目「重上线、轻运营」的普遍问题。

关键信息

• 覆盖训练数据治理、模型评测、部署运行与迭代退役各阶段
• 强调组织管理机制与工程流程的同步建设
• 与 DCMM 在数据治理、CGEIT 在 IT 治理上各有侧重

用途

让企业的大模型投入从一次性项目变成可管、可评、可持续的工程能力。