运营高性能AI基础设施涉及大量且通常难以预测的云开销。在模型训练或端点服务方面的技术成就，若无财务责任考量，则是不完整的。在此背景下，财务运营（FinOps）的准则成为MLOps工具集不可或缺的一部分。本章将介绍一种系统化的方法，用于管理、归因和优化与机器学习 (machine learning)工作负载相关的成本。

您将学习如何应用专门针对AI系统动态资源消耗而调整的FinOps准则。我们将介绍将开销归属到具体项目或团队的方法，以实现准确的费用分摊和成本回收模式。随后，我们将审视实用的成本降低措施，例如为训练和推理 (inference)任务合理调整计算实例规模，并为大型数据集实施生命周期管理策略。目标是从简单的成本计算，如$Cost = GPU\_hours \times Price_{GPU}$，转向更能反映效率的精细化模型：

$$EffectiveCost = \frac{TotalSpend}{JobSuccessRate \times ResourceUtilization}$$

最后，您将了解如何构建自动化成本异常检测，并制定治理策略以执行预算并避免失控支出。本章结束时，您将具备能力构建和维护不仅强大、可扩展，而且经济可持续的AI系统。