MLOps (Machine Learning Operations)

MLOps je soubor praktik, procesů a nástrojů zaměřených na efektivní nasazení, monitorování a správu modelů strojového učení v produkčním prostředí. MLOps přebírá principy z metodiky DevOps (jako je CI/CD) a rozšiřuje je o specifika světa AI – tedy o správu dat a neustálé vyhodnocování kvality modelů.

Zatímco DevOps se soustředí na kód, MLOps se soustředí na trojúhelník: Kód + Data + Model.

1. Klíčové fáze MLOps cyklu

Životní cyklus modelu v MLOps není lineární, ale tvoří neustálou smyčku:

Příprava dat: Automatizace čištění, transformace a verzování datasetů (Data Engineering).

Experimentování: Vývoj modelu, ladění parametrů a sledování výsledků různých pokusů.

CI/CD pro ML: Automatické testování nejen kódu, ale i kvality modelu před jeho nasazením.

Nasazení (Serving): Zpřístupnění modelu přes API nebo v rámci aplikace.

Monitorování: Sledování výkonu modelu v reálném čase a detekce chyb.

Retraining: Automatické spuštění nového trénování, pokud se přesnost modelu zhorší.

2. Srovnání: DevOps vs. MLOps

Vlastnost	DevOps	MLOps
Hlavní artefakt	Kód a binární soubory.	Kód, data a artefakty modelů.
Předvídatelnost	Vysoká (kód se chová deterministicky).	Nízká (model se mění podle vstupních dat).
Verzování	Verzuje se pouze zdrojový kód (Git).	Musí se verzovat kód i data (např. DVC).
Monitoring	Sleduje se zdraví serveru a chyby.	Sleduje se navíc přesnost a „drift“ dat.

3. Hlavní výzvy, které MLOps řeší

Model Drift (Zastarávání): Svět se mění. Model na předpověď prodejů vycvičený před rokem 2020 by v roce 2021 kvůli pandemii naprosto selhal. MLOps tento úpadek detekuje.

Reprodukovatelnost: Zajištění, že pokud model natrénujete znovu za měsíc, dostanete stejné výsledky (díky verzování dat).

Škálovatelnost: Přechod od jednoho modelu v notebooku datového vědce k tisícům požadavků za sekundu od uživatelů.

4. Nástroje MLOps (2025)

Ekosystém MLOps je dnes tvořen specializovanými nástroji:

Experiment Tracking: MLflow, Weights & Biases (sledování parametrů a výsledků).

Data Versioning: DVC (Data Version Control), lakeFS.

Orchestrace: Apache Airflow, Kubeflow (automatizace celého workflow).

Model Serving: Seldon, BentoML (snadné vystavení modelu jako API).

Cloudové platformy: Google Vertex AI, AWS SageMaker, Azure ML (komplexní řešení „vše v jednom“).

5. Úrovně zralosti MLOps

Úroveň 0 (Manuální): Model se trénuje a nasazuje ručně. Žádná automatizace.

Úroveň 1 (Automatizace trénování): Potrubí pro trénování je automatizované (Continuous Training).

Úroveň 2 (CI/CD automatizace): Plně automatizovaný systém, který sám testuje, nasazuje a monitoruje modely v produkci.

Zajímavost: Podle studií až 80 % modelů vyvinutých datovými vědci nikdy neskončí v produkci. MLOps je disciplína, která má toto číslo radikálně snížit a zajistit, aby investice do AI přinášely skutečnou hodnotu.

Zpět na AI rozcestník