Wat is MLOps? - Uitleg & Betekenis

Definitie

MLOps (Machine Learning Operations) is de praktijk van het beheren van de volledige lifecycle van ML-modellen — van ontwikkeling en training tot deployment, monitoring en onderhoud. Het brengt DevOps-principes naar machine learning.

Technische uitleg

MLOps omvat: versiebeheer van modellen en data (DVC, MLflow), CI/CD voor ML (train-test-deploy pipelines), modelregistries (MLflow, Weights & Biases), A/B testing en canary deployments, monitoring van model drift en data drift, en geautomatiseerde retraining. Tools: Kubeflow, MLflow, SageMaker, Vertex AI. Belangrijke verschillen met DevOps: reproduceerbaarheid van training, data versioning, en model-specifieke monitoring (accuracy, latency, drift).

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions past MLOps toe in alle productie-AI-projecten. We bouwen pipelines voor training, testing en deployment, monitoren model- en datadrift, en zorgen voor reproduceerbare en geauditeerde ML-workflows voor onze klanten.

Praktische voorbeelden

• Een e-commercebedrijf met geautomatiseerde pipelines: nieuwe productdata triggert retraining, model wordt getest en gedeployed na goedkeuring.
• Een fraudedetectiesysteem met drift monitoring die automatisch een alarm geeft wanneer de data-distributie verandert.
• Een aanbevelingssysteem met A/B tests tussen modelversies voordat een nieuw model volledig live gaat.

Gerelateerde begrippen