Što je MLOps?
MLOps (Machine Learning Operations) primjenjuje DevOps principe i prakse na specifičnosti ML sustava. Standardni softver postaje zaseban kroz testiranje koda, ali ML sustavi zahtijevaju i upravljanje podacima, verzioniranje modela, praćenje distribucijskog odmaka i upravljanje eksperimentima — što MLOps specifično adresira.
Ključni MLOps principi
Reprodukcibilnost: svaki model može se točno reproducirati — isti podaci, isti kod, isti parametri. Verzioniranje: podaci, kod i modeli verzioniraju se zajedno. Automatizacija: CI/CD za ML cjevovode. Monitoriranje: praćenje odmaka, metrika i zdravlja sustava u produkciji. Suradnja: alati koji premošćuju razlike između data science i inženjerskih timova.
MLOps alati i platforme
Ekosustav uključuje: MLflow (eksperimenti, modeli), Kubeflow (Kubernetes-native ML), SageMaker (AWS all-in-one), Vertex AI (Google), Azure ML, DVC (verzioniranje podataka), Weights & Biases (praćenje eksperimenata). Odabir ovisi o cloud preferencijama, veličini tima i složenosti modela.