Amazon社の定義
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/07/11 15:58 UTC 版)
MLOps は、機械学習ワークロードにDevOps プラクティスを適用することに基づいて構築された方法論を指します。DevOps は、ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) 全体でソフトウェアの配信を合理化するために、開発と運用の分野の交差に焦点を当てています。MLOps は、データ サイエンス、データ エンジニアリング、既存の DevOps プラクティスと組み合わせて、機械学習開発ライフサイクル (MLDC) 全体にわたるモデルの提供を合理化することに重点を置いています。MLOps は、ML ワークロードをリリース管理、CI/CD、および運用に統合する規律です。多くの企業では、ML プロジェクトは、他のチームから隔離された研究チーム内で動作するデータ サイエンティストから始まります。MLプロジェクトは、最初の概念実証の結果で価値を証明するので、企業は当然それらを生産に移したいと考えています。DevOps がソフトウェア開発と運用を統合するのと同様に、MLOps ではソフトウェア開発、運用、セキュリティ、データ エンジニアリング、データ サイエンスの統合が必要です。
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