Machine learning operations (MLOps) est l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique par les équipes de développement/opérations (DevOps). MLOps cherche à ajouter de la discipline au développement et au déploiement de modèles d'apprentissage machine en définissant des processus pour rendre le développement ML plus fiable et plus productif. Le développement de modèles d'apprentissage automatique est par nature expérimental, et les échecs font souvent partie du processus. Il n'est pas encore établi qu'un modèle d'apprentissage automatique puisse fonctionner de manière différente chaque jour. De meilleurs modèles peuvent être créés en documentant et en créant des processus sûrs pour réduire le temps de développement.
MLOps est une méthodologie de développement qui s'applique à tous ceux qui créent des modèles d'apprentissage automatique et aussi à ceux qui les utilisent. Les pratiques standard de MLOps sont les suivantes Commencer par une API existante pour le développement de produits à partir de services d'IA. Approche modulaire. Le développement de modèles en parallèle réduit les risques d'échec d'un modèle. Disposer de modèles pré-entraînés prêts à faire la preuve du concept. Les algorithmes généralisés qui connaissent un certain succès peuvent être entraînés davantage pour leur tâche spécifique. Les lacunes en matière de données d'entraînement peuvent être comblées en utilisant des sources de données accessibles au public. Il faut du temps pour créer une IA généralisée afin d'élargir les possibilités. Le développement de MLOps n'est pas facile. La dotation en personnel peut être une partie difficile et cruciale. Parce que les scientifiques des données qui ont développé des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent ne pas être aussi efficaces pour les déployer ou enseigner aux développeurs de logiciels comment ils fonctionnent, cela est important. Certaines des meilleures équipes MLOps adoptent l'idée de la diversité cognitive, l'inclusion de personnes qui ont des styles différents de résolution de problèmes et peuvent offrir des perspectives uniques parce qu'elles pensent différemment.
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