Was ist MLOps?
MLOps (Machine Learning Operations) ist eine Praxis, die Machine Learning, DevOps und Data Engineering vereint, um ML-Modelle zuverlässig und effizient in die Produktion zu bringen und dort zu betreiben. Das Google MLOps Maturity Model definiert drei Stufen: Level 0 (manueller Prozess – Data Scientists trainieren Modelle manuell), Level 1 (ML Pipeline Automation – automatisiertes Training und Deployment), Level 2 (CI/CD für ML – vollständige Automatisierung inkl. Testing, Monitoring und Retraining).
Bedeutung
MLOps umfasst Versionierung von Daten und Modellen, automatisierte Feature Stores, Model Registry, Serving Infrastructure, Monitoring und A/B-Testing. Tools wie MLflow, Kubeflow, Vertex AI und Amazon SageMaker unterstützen MLOps-Workflows.