MLOps (Machine Learning Operations), yapay zeka modellerinin geliştirilmesi, test edilmesi, üretime alınması, izlenmesi ve güncellenmesini kapsayan mühendislik pratiklerinin bütünüdür. Prototip aşamasında çalışan bir modelin üretimde aylarca güvenilir kalmasını sağlayan disiplindir.
Veri ve model sürümleme, otomatik test ve değerlendirme setleri, dağıtım (deployment) hattı, üretimde performans ve drift izleme, uyarı mekanizmaları, yeniden eğitim prosedürü, maliyet ve gecikme takibi. LLM tabanlı sistemlerde buna istem sürümleme, model değişikliği testi ve token maliyeti izleme eklenir (bazen LLMOps denir).
Yapay zeka projelerinin çoğu prototipte değil üretimde başarısız olur: izlenmeyen model sessizce bozulur, güncelleme prosedürü yoksa kimse dokunamaz. Intelligence AI projelerde izleme paneli, uyarı ve güncelleme prosedürünü teslimatın parçası olarak kurar ve devir aşamasında kurumun ekibine aktarır.
Model drift, makine öğrenmesi, inference. Ayrıntı: yapay zeka projesi nasıl başlatılır.
