Чем MLOps отличается от привычных DevOps-процессов?

MLOps отличается от классических DevOps-процессов так же, как машинное обучение отличается от традиционной разработки ПО.

Например:

В SDLC мы управляем жизненным циклом кода.

MDLC добавляет ещё два измерения — данные и модели.

Поэтому в MLOps приходится отслеживать уже три компонента: код, данные и модели.

В классическом DevOps вы работаете только с кодом.

Именно поэтому MLOps-системы сложнее деплоить и сопровождать.

Если вы DevOps-инженер и хотите прокачаться в MLOps, вот подробный гайд, в котором собрали практические рекомендации и опыт по развитию MLOps-навыков для DevOps-инженеров.

Подробный роадмап: https://devopscube.com/devops-to-mlops/

Кроме того, понимание основ MLOps закладывает прочную базу, если в дальнейшем вы хотите перейти к LLMOps и AI Infrastructure.

👉 DevOps Portal