Защо MLOps е необходим
Традиционното ML изследване фокусира върху изграждането на модели в лабораторни условия, но обръща малко внимание на предизвикателствата за поддръжка на модели в производство с течение на времето. MLOps адресира тези оперативни предизвикателства - надеждно внедряване, производствен мониторинг, автоматизирано преобучение и управление на модели.
Компоненти на MLOps
Основните компоненти включват: Регистър на данни (проследяване на версиите на данните), Проследяване на експерименти (логване на хиперпараметри, метрики и артефакти за всяко обучение), Регистър на модели (организирани модели с метаданни), CI/CD тръбопровод (автоматизиране на обучение, тестване и внедряване) и Производствен мониторинг (детекция на дрейф, проследяване на производителността).
Прогрес на зрялостта
Организациите обикновено започват с ръчни обучаващи скриптове и ad hoc внедряване, преминавайки към автоматизирани тръбопроводи и управление на модели. Прогресът е непрекъснат и не се постига еднократно.