MLOps Nedir?
İngilizce: MLOps
MLOps, makine öğrenimi modellerinin veri, eğitim, dağıtım, izleme ve yeniden eğitim süreçlerini üretim disipliniyle yönetir.
MLOps Nedir?
MLOps, makine öğrenimi çalışmalarını deney aşamasından çıkarıp güvenilir üretim sistemleri gibi yönetmeyi hedefleyen pratikler bütünüdür. Veri bilimi, yazılım mühendisliği ve operasyon ekiplerinin ortak çalışma modelini tanımlar.
Hangi Parçalardan Oluşur?
Bir MLOps akışında veri versiyonlama, deney takibi, model kayıt deposu, otomatik testler, eğitim pipeline’ı, model deployment, performans izleme ve yeniden eğitim mekanizması bulunur. Modelin yalnızca doğruluk oranı değil, veri kayması, gecikme, maliyet, hata oranı ve açıklanabilirlik gibi üretim metrikleri de izlenir.
Neden Gereklidir?
Not defterinde iyi sonuç veren model üretimde aynı sonucu vermeyebilir. Veri dağılımı değişir, özellik hesaplama kodu eğitim ve üretimde farklılaşabilir, model çıktısı iş kararlarını beklenmeyen biçimde etkileyebilir. MLOps bu riskleri sürümleme, izlenebilirlik ve kontrollü yayınla yönetir.
DevOps yaklaşımı yazılım teslimatını otomatikleştirirken, MLOps buna veri ve model yaşam döngüsünü ekler.
İlgili Terimler
DevOps, yazılım geliştirme ve operasyon ekiplerini ortak süreç, otomasyon ve ölçümlerle daha güvenilir teslimata hizalayan yaklaşımdır.
LLMOps (LLM Operasyonları)LLMOps, büyük dil modeli tabanlı uygulamaları test etme, izleme, sürümleme ve güvenle yayına alma disiplinidir.
Model DeploymentModel deployment, eğitilmiş makine öğrenimi modelini API, batch job veya edge servis olarak gerçek veride çalıştırma sürecidir.