Что такое MLOps
MLOps — это практики и процессы для разработки, внедрения, мониторинга и сопровождения систем машинного обучения. Простыми словами, это способ перевести ML-модели из эксперимента в стабильную рабочую систему.
Термин объединяет идеи machine learning, DevOps, data engineering и автоматизации. MLOps особенно важен там, где модели нужно регулярно обновлять, тестировать и поддерживать в продакшне.
Зачем нужен MLOps
MLOps нужен для того, чтобы модели машинного обучения работали стабильно, контролируемо и предсказуемо в реальном бизнесе. Это помогает сократить хаос и повысить качество эксплуатации ML.
- помогает внедрять ML в продакшн;
- упрощает мониторинг и обновления;
- важен для стабильности моделей;
- связывает разработку и эксплуатацию.
MLOps простыми словами
MLOps — это управление жизненным циклом моделей машинного обучения после их создания.
Автор
