MLOps
DevOpsでは開発者と運用保守担当者が焦点だが、MLOpsではデータサイエンティスト、エンジニア、保守運用担当者を主要なメンバーとする。機械学習の開発運用を実行する組織の成熟度モデルに応じて段階的な導入を実施して継続的な改善を目標とする。
主要クラウドベンダーもMLOpsを支援するサービスなどを次々に公表を始めた。2018年、Kubernetes 上での MLOps を促進するため、Google の Jeremy Lewi 氏と David Aronchick 氏によってオープンソースプロジェクト Kubeflow が作られた。同年12月Microsoftは機械学習モデルの構築やデプロイのプロセスの簡略化と短縮化を目的として設計されたAzure Machine Learning Serviceを一般公開している。Amazon社は2017年11月公開の機械学習プラットフォームであるAmazon SageMakerに順次機能を追加し、MLワークロードの統合管理機能を提供している。
2020年には、25,000 以上の Github Star を持つ人気コース Made With ML MLOps が設立された。
2021年には、MLOps のライフサイクルの標準化や教育のために、シンクタンク Social Good Technologies が設立された。