MLOps
iadados
Conjunto de práticas para levar modelos de machine learning à produção e mantê-los confiáveis — o DevOps aplicado a IA.
MLOps é o DevOps aplicado a machine learning: o conjunto de práticas para colocar modelos em produção e mantê-los funcionando bem ao longo do tempo. Treinar um modelo num notebook é fácil; o difícil é tudo que vem depois.
O que MLOps endereça, além do código:
- Versionamento de dados e modelos (não só do código).
- Pipelines de treino e deploy automatizados (CI/CD para ML).
- Monitoramento de drift: detectar quando o modelo degrada porque a realidade mudou.
- Reprodutibilidade: conseguir recriar exatamente um modelo e seus resultados.
A diferença-chave para o software tradicional: aqui o comportamento depende de dados, não só de código — e dados mudam. Um modelo parado num notebook não gera valor; MLOps é o que o transforma em produto confiável.