MLOps
DevOps dla modeli ML — trenowanie, wersjonowanie, wdrażanie i monitorowanie modeli w produkcji.
Narzędzia: MLflow (śledzenie eksperymentów), Weights & Biases, Kubeflow (oparty na Kubernetesie), SageMaker. Specyficzne wyzwania: dryf modelu (świat się zmienia), pochodzenie danych i powtarzalność trenowania.