MLOps (Machine Learning Operations) DevOps सारख्या प्रथांना ML मध्ये लागू करते — संपूर्ण ML लाइफसायकल (डेटा, प्रशिक्षण, तैनाती, निरीक्षण) विश्वसनीयरित्या आणि स्केलवर व्यवस्थापित करते. हे ML ला उत्पादनमध्ये तैनात आणि राखणे यासाठी अद्वितीय ऑपरेशनल आव्हानांना संबोधित करते.
ML लाइफसायकल
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