В чем отличие MLOps от традиционных DevOps-практик?

Некоторые отличия MLOps (Machine Learning Operations) от традиционных DevOps-практик:

• Фокус. timspark.com www.automat-it.com DevOps занимается доставкой и работой с традиционным программным обеспечением, фокусируется на выпусках кода и управлении инфраструктурой. www.automat-it.com MLOps предназначен для решения уникальных задач, связанных с моделями машинного обучения, и охватывает весь их жизненный цикл. www.automat-it.com
• Цели. timspark.com www.rapidinnovation.io DevOps стремится ускорить доставку программного обеспечения и обеспечить его непрерывные надёжные обновления. timspark.com MLOps направлен на автоматизацию и управление всем жизненным циклом машинного обучения, от разработки модели до развёртывания и непрерывного мониторинга. timspark.com
• Автоматизация. timspark.com DevOps автоматизирует процессы разработки, тестирования и развёртывания программного обеспечения. timspark.com MLOps автоматизирует обучение, развёртывание, мониторинг и обновление моделей машинного обучения. timspark.com
• Управление данными. timspark.com www.rapidinnovation.io DevOps уделяет этому процессу минимум внимания. timspark.com MLOps делает акцент на управлении качеством данных, контролем версий и наборами данных, которые важны для точности модели. timspark.com
• Мониторинг. timspark.com DevOps в основном следит за здоровьем и производительностью приложений. timspark.com MLOps расширяет этот мониторинг и включает в него производительность моделей машинного обучения, обнаруживая дрейф данных и обеспечивая точность с течением времени. timspark.com
• Контроль версий. timspark.com В DevOps контроль версий применяется к коду и конфигурациям. timspark.com В MLOps контроль версий распространяется на код, модели и наборы данных, чтобы отслеживать изменения на протяжении всего жизненного цикла модели. timspark.com
• Безопасность. timspark.com DevOps фокусируется на безопасности программного обеспечения и инфраструктуры. timspark.com MLOps добавляет уровень безопасности, обеспечивая конфиденциальность и целостность используемых моделей и данных, решая такие проблемы, как утечки данных и враждебные атаки. timspark.com
• Тестирование. timspark.com DevOps проверяет функциональность и интеграцию программных приложений. timspark.com MLOps включает тестирование точности модели, её валидации и производительности в реальных условиях, чтобы модели оставались эффективными в производстве. timspark.com
• Инструменты. timspark.com DevOps обычно использует такие инструменты, как Jenkins, Git, Docker и Kubernetes для непрерывной интеграции и развёртывания. timspark.com MLOps использует инструменты, предназначенные для машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch, Kubeflow и MLflow, для управления жизненным циклом машинного обучения. timspark.com