MLOps

MLOps (ang. Machine Learning Operations) odnosi się do rozwiązań MLOps, usług MLOps i platform MLOps, które integrują modele uczenia maszynowego w cykl życia rozwoju oprogramowania i operacji. Rozwiązania MLOps mają na celu usprawnienie i automatyzację wdrażania, monitorowania, zarządzania i nadzorowania modeli uczenia maszynowego w środowiskach produkcyjnych.

MLOps to praktyka stosowania zasad DevOps w celu usprawnienia rozwoju, wdrażania, monitorowania, zarządzania i utrzymania modeli ML w produkcji, podczas gdy GenAIOps to praktyka stosowania platformy MLOps do systemów GenAI w celu usprawnienia rozwoju, wdrażania, zarządzania i utrzymania aplikacji GenAI w produkcji. Rozwiązania MLOps dostarczają podstawowej infrastruktury, najlepszych praktyk i narzędzi automatyzacji, na których GenAIOps bazuje i rozszerza, aby sprostać unikalnym wyzwaniom związanym z budowaniem aplikacji przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji.

Framework MLOps zamyka lukę między zespołami nauki o danych a operacjami IT poprzez praktyki, narzędzia i procesy ułatwiające wdrażanie i zarządzanie modelem ML dla inżynierów MLOps. Celem jest automatyzacja wdrożeń, zapewnienie jakości modelu oraz spełnienie wymagań biznesowych i regulacyjnych.

Doradztwo MLOps zapewnia dostęp do wiedzy i doświadczenia ekspertów, którzy tworzą architektury, frameworki i platformy MLOps – usprawniając przepływ pracy związany z ML oraz zwiększając efektywność, skalowalność i niezawodność projektów AI/ML.

To zestaw praktyk i rozwiązań wspierających automatyczne zarządzanie przepływem pracy ML – od rozwoju modelu po jego wdrożenie, monitorowanie i utrzymanie. Może być oferowana jako zarządzana usługa lub platforma MLOps integrująca się z istniejącą infrastrukturą, umożliwiając organizacjom sprawniejsze i skalowalne wdrażanie projektów AI/ML.