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Databricks Blog2026年5月1日
MLOps vs DevOps: データサイエンティストとITチームのための実践ガイド
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
MLOpsは、コード、データセット、モデルアーティファクトを管理し、データドリフトが閾値を超えた際にモデルを自動的に再トレーニングするContinuous Trainingパイプラインを追加することで、DevOpsを拡張します。このガイドでは、成功するMLOpsのための3層モデルを詳述し、DevOps CI/CD、MLオーケストレーター、および統合監視を活用してフィードバックループを閉じます。
* MLOpsがなければ、AIイニシアチブの88%は本番環境に到達できません。これは、基盤となるコードが変更されていなくても、実世界のデータが変化するにつれてMLモデルが劣化するためです。 * DevOpsがコードをバージョン管理するのに対し、MLOpsはコード、データセット、モデルアーティファクトを同時に管理する必要があります。これにより、設定された閾値を超えてデータドリフトが発生した場合に自動的な再トレーニングをトリガーするContinuous Trainingパイプラインが追加されます。 * 成功するMLOpsは3層モデルに従います。DevOps CI/CDツールがコードのプロモーションを処理し、MLオーケストレーターがモデルのトレーニングとデプロイメントを管理し、統合監視層が本番環境から再トレーニングへのフィードバックループを閉じます。