MLOps dan DevOps keduanya merupakan praktik yang bertujuan untuk meningkatkan proses di mana Anda mengembangkan, melakukan deployment, dan memantau aplikasi perangkat lunak.
DevOps bertujuan untuk menjembatani kesenjangan antara tim pengembangan dan operasi. DevOps membantu memastikan bahwa perubahan kode secara otomatis diuji, diintegrasikan, dan dilakukan deployment ke produksi secara efisien dan andal. DevOps mendorong budaya kolaborasi untuk mencapai siklus rilis yang lebih cepat, kualitas aplikasi yang lebih baik, dan penggunaan sumber daya yang lebih efisien.
MLOps, di sisi lain, adalah seperangkat praktik terbaik yang dirancang khusus untuk proyek machine learning. Meski deployment dan integrasi perangkat lunak tradisional relatif mudah, model ML menghadirkan tantangan yang unik. Mereka melibatkan pengumpulan data, pelatihan model, validasi, deployment, serta pemantauan dan pelatihan ulang berkelanjutan.
MLOps berfokus pada otomatisasi siklus hidup ML. MLOps membantu memastikan bahwa model tidak hanya dikembangkan, tetapi juga digunakan, dipantau, dan dilatih ulang secara sistematis dan berulang kali. MLOps membawa prinsip-prinsip DevOps ke ML. MLOps menghasilkan deployment model ML yang lebih cepat, akurasi yang lebih baik dari waktu ke waktu, dan jaminan yang lebih kuat bahwa mereka memberikan nilai bisnis nyata.