В чем разница между MLOps и DevOps с точки зрения задач и процессов?

Основное различие между MLOps и DevOps — объект управления. playsdev.com DevOps фокусируется на разработке, тестировании и развёртывании программного обеспечения, а MLOps — на управлении жизненным циклом моделей машинного обучения. playsdev.com

Некоторые различия между MLOps и DevOps с точки зрения задач и процессов:

• Автоматизация. timspark.com DevOps автоматизирует процессы разработки, тестирования и развёртывания ПО, а MLOps — обучение, развёртывание, мониторинг и обновление моделей машинного обучения. timspark.com
• Управление данными. timspark.com DevOps уделяет этому процессу минимум внимания, а MLOps подчёркивает важность управления качеством данных, контролем версий и большими наборами данных, которые важны для точности моделей. timspark.com
• Мониторинг. timspark.com DevOps в первую очередь следит за здоровьем и производительностью приложений, а MLOps расширяет этот мониторинг, проверяя 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, а в MLOps — к коду, моделям и наборам данных, что позволяет отслеживать изменения на протяжении всего жизненного цикла модели. timspark.com
• Безопасность. timspark.com DevOps фокусируется на безопасности ПО и инфраструктуры, а MLOps добавляет уровень безопасности, обеспечивая конфиденциальность и целостность используемых моделей и данных. timspark.com
• Тестирование. timspark.com DevOps проверяет функциональность и интеграцию программных приложений, а MLOps включает тестирование точности моделей, их 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, а MLOps использует инструменты, предназначенные для машинного обучения, включая TensorFlow, PyTorch, Kubeflow и MLflow. timspark.com

DevOps лучше подходит для регулярных проектов по разработке ПО, таких как приложения для социальных сетей, сервисы обмена сообщениями или системы онлайн-платежей, где важны частые обновления кода и стабильная производительность. www.analyticsinsight.net MLOps лучше для проектов, которые зависят от моделей и данных, таких как обнаружение мошенничества в банковской сфере, системы распознавания речи или автономные транспортные средства, где модели должны адаптироваться к новым данным, оставаясь точными и справедливыми. www.analyticsinsight.net