MLOps o Machine Learning Operations, es un enfoque que combina las prácticas de DevOps con el desarrollo y el despliegue de modelos de Machine Learning. Si queremos saber qué es MLOps, debemos primero saber qué es DevOps.
¿Qué es DevOps?
DevOps (Development Operations), es un enfoque para la colaboración y la comunicación entre el equipo de desarrollo y el equipo de operaciones en una empresa.
El objetivo de DevOps es agilizar el ciclo de vida del desarrollo de software, desde la idea hasta la producción, de manera que se pueda desplegar y actualizar de forma rápida y fiable.
Hay más y más profesionales de MLOps, una mezcla de DevOps, Machine Learning y datos, porque más y más las empresas necesitan saber implementar modelos de Machine Learning a gran escala.
MLOps vs DevOps
MLOps (Machine Learning Operations) y DevOps (Development Operations) son dos términos relacionados, pero distintos. Ambos se centran en mejorar la eficiencia, la calidad y la escalabilidad en el desarrollo de software, pero difieren en los objetivos específicos y los métodos utilizados.
Enfoque y objetivo de DevOps
DevOps se enfoca en la automatización y la integración continua del proceso de desarrollo de software, desde la planificación hasta el despliegue y la monitorización.
El objetivo es acelerar el ciclo de vida del desarrollo de software y mejorar la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones.
Enfoque y objetivo de MLOps
Por otro lado, MLOps se enfoca en la implementación y el mantenimiento de modelos de Machine Learning o aprendizaje automático en producción.
El objetivo es mejorar la eficacia y eficiencia del proceso de desarrollo de modelos de Machine Learning y su implementación en entornos de producción.
Conceptos similares, distintos enfoques
En resumen, mientras que DevOps se centra en el proceso de desarrollo de software en general, MLOps se centra específicamente en el proceso de desarrollo y producción de modelos de Machine Learning.
Ambos conceptos son importantes para la entrega de software de calidad, y MLOps puede considerarse como una extensión de DevOps en el contexto de la implementación de modelos de Machine Learning.
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