Кто такой MLOps и зачем он нужен
MLOps (Machine Learning Operations) — это практика, объединяющая машинное обучение (ML), разработку и операции.
Если DevOps автоматизирует и ускоряет процесс разработки и доставки ПО, то MLOps решает похожие задачи, но в контексте моделей машинного обучения.
Чем занимается инженер MLOps?
MLOps-инженер отвечает за то, чтобы модели машинного обучения не просто обучались, а стабильно и безопасно работали в продакшене.
Основные задачи:
- Автоматизация обучения и развёртывания ML-моделей (CI/CD → CI/CD/CT).
- Контроль качества данных и фич (Data Validation, Feature Store).
- Мониторинг метрик моделей (точность, дрейф данных, деградация качества).
- Управление версиями моделей (MLflow, DVC, Model Registry).
- Масштабирование инференса (Kubernetes, Kubeflow, Seldon).
- Взаимодействие с Data Science и DevOps командами.
Чем MLOps отличается от DevOps?
- DevOps → код и сервисы.
- MLOps → данные, модели и сервисы.
- MLOps учитывает уникальные проблемы: большие данные, дрейф данных, необходимость переобучения моделей.
Примеры практик MLOps
- Автоматический запуск обучения при появлении новых данных.
- Деплой моделей через Kubernetes + MLflow.
- Алёрты при падении качества модели на продакшене.
Зачем нужен MLOps
- Делает ML-проекты предсказуемыми и повторяемыми.
- Ускоряет переход от экспериментов к продакшену.
- Снижает риски из-за “дрейфа” моделей и ошибок в данных.
Итог
MLOps — это DevOps для машинного обучения.
Он помогает командам не просто строить ML-модели, а делать их надёжной частью продукта.