本發(fā)明提供一種人工智能框架下的模型建設(shè)運(yùn)營(yíng)服務(wù)方法及系統(tǒng)，其中方法包括：獲取訓(xùn)練完成的模型，根據(jù)所述模型的相關(guān)參數(shù)在模型運(yùn)營(yíng)服務(wù)系統(tǒng)中進(jìn)行注冊(cè)；上傳所述模型的訓(xùn)練代碼至所述模型運(yùn)營(yíng)服務(wù)系統(tǒng)中的GIT庫(kù)；所述模型運(yùn)營(yíng)服務(wù)系統(tǒng)中的模型部署模塊獲取模型代碼，并通過(guò)所述模型代碼對(duì)所述模型進(jìn)行部署；對(duì)部署后的模型進(jìn)行模型灰度驗(yàn)證，驗(yàn)證成功的模型正式上線；實(shí)時(shí)獲取模型運(yùn)行數(shù)據(jù)，將所述運(yùn)行數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，判斷所述模型是否出現(xiàn)衰退現(xiàn)象；若是，則對(duì)所述模型進(jìn)行迭代優(yōu)化；若否，則繼續(xù)運(yùn)行所述模型。本發(fā)明大幅簡(jiǎn)化模型部署上線流程，提高模型部署效率，減少人工操作，降低模型運(yùn)營(yíng)成本。