模型生命周期管理（Model Lifecycle Management，简称MLM）是指对人工智能模型从构思、开发、部署到运行维护直至退役的全过程进行系统性、标准化的管理框架。这一概念涵盖数据准备、模型训练与验证、部署上线、实时监控、性能优化和最终淘汰等关键阶段，旨在确保模型在整个生命周期中保持高效性、可靠性和合规性，同时最大化其业务价值。MLM不仅涉及技术层面的迭代更新，还强调风险管理、资源优化和伦理考量，是AI系统可持续运作的基础支柱。
在AI产品开发的实践落地中，模型生命周期管理具有至关重要的应用价值。作为产品经理，需主导跨职能团队协作，通过自动化工具实现模型部署的敏捷化和监控机制的高效化。例如，建立模型版本控制系统以追踪变更，部署实时漂移检测来触发再训练流程，并设计回滚策略应对突发故障。这些实践能显著提升模型在生产环境的稳定性，降低运营风险，并加速产品迭代周期，最终驱动AI技术的商业成功和长期竞争力。
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