MLOps ist eine Kultur und Praxis des ML-Engineerings, die darauf abzielt, die Entwicklung (Dev) und den Betrieb (Ops) von ML-Systemen zu vereinen.
Um zu verstehen, was MLOps ist, werden wir uns darauf konzentrieren, die Unterschiede zum klassischen DevOps zu erfassen:
Experimentelle Entwicklung: Es liegt in der Natur der Sache, dass alle ML-Projekte einer nicht-linearen Entwicklung folgen: Verschiedene Preprocessings, Feature Engineerings und Algorithmen werden getestet, bis eine ausreichende Leistung erreicht ist. Den Überblick darüber zu behalten, was getestet wurde und was funktioniert hat und was nicht, kann kompliziert sein. Es ist jedoch entscheidend, um die Entwicklungszeit zu verkürzen, insbesondere bei großen Teams, um zu vermeiden, dass Ansätze, die bereits von einem anderen Datenwissenschaftler erfolglos ausprobiert wurden, erneut getestet werden.