MLOps
wikipediaにも書かれる程度の用語
machine learningとoperationsの複合語
devopsとかと似たような
データサイエンティストとオペレーションの間をつなぐプラクティスを意味する単語
ML, ディープラーニングのライフサイクルの管理、支援
MLOpsの課題
モデル生成
ソフトウェア開発サイクル
CI / CD 継続的インテグレーション、継続的デリバリ
オーケストレーション
デプロイメントとの統合
ヘルス、診断、ガバナンス、ビジネスメトリクス
以上はwikipedia上の、すなわち一般的な記述
>改めてawesome-mlopsのリストを眺めたけど、今あのリストを眺めるよりもGoogleのMLOpsの記事を熟読した方が良いと思います。レベル0の整備でも大変だし、レベル1を目指して継続的学習(CTと本文で突如出てるの)を目指すのが良いでしょう。Feature Storeはいるか疑問だが
このツイート、ラムダノートのmlopsの歩き方書いた人か