MLOpsエンジニア：「この役割が生まれたのは、企業が「オフラインで良いモデル」と「役に立つプロダクト」は同じではないと気づいたときだ。データは変わり、」の次に「MLOpsの報酬が高いのは、幅広いスキルが求められること、そして多くの組織が運用慣行の成熟より早くAIを配備しようとし

要点

質問

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機械学習の実験を、反復可能で監視されたサービスに変えることだ。データと訓練のパイプラインを作り、モデルをパッケージ化し、クラウドやエッジに配備し、バージョンを追跡し、性能を監視し、ロールバック手順を整える。小規模チームではアプリケーションコードも書くことがあり、大規模組織では多くのデータサイエンスチーム向けの共有プラットフォームを運用する。

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データサイエンティストは一般に問題設定、データ分析、モデル開発に焦点を置く。MLOpsはモデルを再現可能・配備可能にし、時間をかけて観測できるようにすることに焦点を置く。境界は絶対ではない。強いチームは評価とデータ品質で協働し、MLOpsエンジニアも配備後にモデルがどう失敗し得るかを理解できるだけの機械学習の知識を必要とする。