MLOps (Machine Learning Operations) to zestaw praktyk, procesów i narzędzi, które wspierają tworzenie, wdrażanie oraz utrzymanie modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym.
MLOps łączy obszary data science, inżynierii danych oraz DevOps, umożliwiając automatyzację całego cyklu życia modeli AI – od przygotowania danych i trenowania modeli, po monitoring ich działania i aktualizacje.
Proces MLOps najczęściej obejmuje:
- przygotowanie i integrację danych,
- trenowanie modeli machine learning,
- testowanie i walidację modeli,
- automatyzację wdrożeń,
- monitoring jakości i skuteczności modeli,
- aktualizacje modeli na podstawie nowych danych.
Dzięki MLOps organizacje mogą szybciej wdrażać rozwiązania AI, zwiększać skalowalność projektów oraz lepiej kontrolować jakość modeli wykorzystywanych w biznesie.