Wat is MLOps?
MLOps (Machine Learning Operations) is de discipline die machine learning-modellen van experiment naar productie brengt en ze daar betrouwbaar draaiend houdt. Het combineert ML-engineering, DevOps en data-engineering om de volledige levenscyclus van ML-modellen te beheren: van training en validatie tot deployment, monitoring en hertraining.
Waarom het ertoe doet
De meeste ML-modellen komen nooit in productie. MLOps lost dit op door het pad van notebook-experiment naar schaalbare, betrouwbare productie-service te structureren. Zonder MLOps is een model een eenmalig experiment; met MLOps wordt het een betrouwbaar software-product dat zichzelf monitort, waarschuwt bij degradatie en automatisch hertraind kan worden.
Hoe het werkt
De ML-levenscyclus:
- Data management — dataverzameling, -validatie, -versioning
- Experiment tracking — hyperparameters, metrics en resultaten bijhouden
- Training pipeline — reproduceerbare, geautomatiseerde trainingsprocessen
- Model registry — versiebeheer van getrainde modellen
- Deployment — model serveren als API of edge-deployment
- Monitoring — prestaties, drift, latentie en kosten bewaken
- Hertraining — automatisch hertrainen bij prestatiedaling