MLOps (Machine Learning Operations) ML-তে DevOps-এর মতো অনুশীলন প্রয়োগ করে — সম্পূর্ণ ML লাইফসাইকেল (ডেটা, প্রশিক্ষণ, স্থাপনা, মনিটরিং) নির্ভরযোগ্যভাবে এবং স্কেলে পরিচালনা করে। এটি উৎপাদনে ML স্থাপন এবং বজায় রাখার জন্য অনন্য অপারেশনাল চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে।
ML লাইফসাইকেল
text
ML projects involve a full lifecycle (not just training a model):
1. DATA → collect, clean, label, version data (data is foundational)
2. TRAINING → develop, train, and evaluate models (experimentation, tuning)
3. DEPLOYMENT → put the model into production (serving predictions/inference)
4. MONITORING → track performance in production; detect issues
5. MAINTENANCE → retrain/update models as data and performance change
→ an ongoing cycle, not a one-time effort