MLOps
MLOps ist die Betriebsdisziplin fuer Entwicklung, Deployment, Monitoring und Weiterentwicklung von Machine-Learning-Systemen.
Was es ist
MLOps uebertraegt Software- und Plattformpraktiken auf den ML-Lifecycle: Versionierung, Tests, Deployment, Monitoring und kontrollierte Updates.
Warum es fuer Delivery-Teams relevant ist
Ohne MLOps scheitern Modelle oft nach der Pilotphase, weil Ownership, Reproduzierbarkeit und Monitoring nicht klar geregelt sind.
Typischer Fehler
Modelle als Einmalprojekt zu behandeln. Reale Wirkung entsteht erst durch laufenden Betrieb, Drift-Erkennung und strukturierte Retraining-Entscheidungen.
Praktischer naechster Schritt
Definiere einen schlanken Lifecycle: Datenquellen-Ownership, Regeln fuer Modellversionen, Deployment-Pfad und Runtime-Monitoring.