MLOps

MLOps, koji važi za Operacije mašinskog učenja, je praksa koja amalgamatizuje mašinsko učenje (ML) i razvojne operacije (DevOps) kako bi se standardizovao i pojednostavli ceo životni ciklus mašinskog učenja. Ovaj životni ciklus obuhvata razvoj, raspoređivanje i praćenje modela mašinskog učenja u proizvodnim okruženjima. MLOps ima za cilj stvaranje saradničkog okruženja u kojem učestvuju naučnici za podatke, DevOps inženjeri i IT timovi kako bi se obezbedio nesmetan prelazak ML modela sa razvoja na proizvodnju, kao i njihovo naknadno praćenje i održavanje.

Osnovni cilj MLOps-a je automatizacija i pojednostavljivanje ML životnog ciklusa, čineći razvojne i procese raspoređivanja pouzdanijim, efikasnijim i produktivnijim. To se postiže upravljanjem celokupnim životnim ciklusom modela mašinskog učenja, koji uključuje modele obuke, podešavanja, raspoređivanja i penzionisanja. To je paradigma koja ne samo da ima za cilj da pouzdano rasporedi i održi ML modele u proizvodnji, već i da obezbedi da modeli budu razvijeni i testirani u izolovanim, kontrolisanim postavkama pre nego što budu raspoređeni. MLOps uključuje prakse, procese i alatke osmišljene da poboljšaju saradnju između timova koji upravljaju ML životnim ciklusom, slično dobro koordiniranom montažnom redu u proizvodnji. Integracija mašinskog učenja sa DevOps praksama u okviru MLOps-a olakšava kontinuiranu isporuku modela visokih performansi u proizvodnji, obezbeđujući da ML sistemi vremenom budu robusni i održavani.