MLOps vs DevOps: Um Guia Prático para Cientistas de Dados e Equipes de TI
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
MLOps estende o DevOps governando código, conjuntos de dados e artefatos de modelo, adicionando pipelines de Treinamento Contínuo para retreinar automaticamente modelos quando o desvio de dados excede os limites. Este guia detalha um modelo de três camadas para um MLOps bem-sucedido, alavancando CI/CD DevOps, orquestradores de ML e monitoramento unificado para fechar o ciclo de feedback.
* 88% das iniciativas de IA falham em chegar à produção sem MLOps, porque os modelos de ML se degradam à medida que os dados do mundo real mudam, mesmo quando o código subjacente permanece inalterado. * Onde o DevOps versiona o código, o MLOps deve governar simultaneamente o código, os conjuntos de dados e os artefatos de modelo – adicionando pipelines de Treinamento Contínuo que acionam o retreinamento automático quando o desvio de dados excede os limites configurados. * Um MLOps bem-sucedido segue um modelo de três camadas: as ferramentas de CI/CD DevOps lidam com a promoção de código, os orquestradores de ML gerenciam o treinamento e a implantação de modelos, e uma camada de monitoramento unificado fecha o ciclo de feedback da produção de volta ao retreinamento.