What is the difference between MLOps and DevOps?
Quelle est la différence entre MLOps et DevOps ?
MLOps and DevOps are both practices that aim to improve processes where you develop, deploy, and monitor software applications.
DevOps aims to bridge the gap between development and operations teams. DevOps helps ensure that code changes are automatically tested, integrated, and deployed to production efficiently and reliably. It promotes a culture of collaboration to achieve faster release cycles, improved application quality, and more efficient use of resources.
MLOps, on the other hand, is a set of best practices specifically designed for machine learning projects. While it can be relatively straightforward to deploy and integrate traditional software, ML models present unique challenges. They involve data collection, model training, validation, deployment, and continuous monitoring and retraining.
MLOps focuses on automating the ML lifecycle. It helps ensure that models are not just developed but also deployed, monitored, and retrained systematically and repeatedly. It brings DevOps principles to ML. MLOps results in faster deployment of ML models, better accuracy over time, and stronger assurance that they provide real business value.
MLOps et DevOps sont deux pratiques qui visent à améliorer les processus dans lesquels vous développez, déployez et surveillez des applications logicielles.
DevOps vise à combler le fossé entre les équipes de développement et les équipes d'exploitation. DevOps permet de garantir que les modifications du code sont automatiquement testées, intégrées et déployées en production de manière efficace et fiable. Ce système promeut une culture de collaboration afin d'accélérer les cycles de distribution, d'améliorer la qualité des applications et d'utiliser les ressources de manière plus efficace.
MLOps, en revanche, est un ensemble de meilleures pratiques spécialement conçues pour les projets de machine learning. Bien qu'il puisse être relativement simple de déployer et d'intégrer des logiciels traditionnels, les modèles de machine learning présentent des défis uniques. Ils impliquent la collecte de données, la formation des modèles, la validation, le déploiement, ainsi que la surveillance et le recyclage continus.
MLOps se concentre sur l'automatisation du cycle de vie du machine learning. Cela permet de garantir que les modèles ne sont pas seulement développés, mais également déployés, surveillés et reformés de manière systématique et répétée. Il intègre les principes DevOps au ML. Les MLOps se traduisent par un déploiement plus rapide des modèles de machine learning, une meilleure précision au fil du temps et une meilleure assurance qu'ils apportent une réelle valeur commerciale.