本文系统回答了人工智能平台如何运维：以统一的MLOps+AIOps框架为基础，构建覆盖模型、数据与服务三维的可观测性，实施包含模型注册与审批的CI/CD与渐进式发布，利用GPU分时、竞价实例、批量推理与冷热分层优化成本，强化RBAC/ABAC、KMS与审计的安全与合规治理，并以多区域部署、备份与演练保障高可用与灾备。通过标准化、自动化与指标—业务对齐，企业可在多云与混合云环境下稳定提升SLO并降本增效，面向未来以更智能的AIOps与可信AI工具链进一步提高效率与可控性。

本文系统阐述如何更新大模型的基础数据：以数据治理—版本化—评估—迭代上线的闭环为主线，结合持续预训练、微调与检索增强三种更新方式的取舍。核心做法包括统一数据管道、合规与版权管理、可观测性与回滚策略，以及灰度发布与在线评估。建议采用“RAG先行、微调巩固、预训练升级”的节奏，在平台化与自动化的工程实践中实现高质量、可溯源、低风险的数据更新，并通过成本优化与地理合规保障规模化运营。