## Memo [https://twitter.com/analyticsaurabh/status/1545931572389367808](https://twitter.com/analyticsaurabh/status/1545931572389367808) - [MLOps論文 Machine Learning Operations (MLOps): Overview, Definition, and Architecture の要点まとめ - 肉球でキーボード](https://nsakki55.hatenablog.com/entry/2023/01/23/102630) ## Abstract すべての産業用[[機械学習]](ML)プロジェクトの最終目標は 、ML製品を開発し、迅速に本番稼動させることです。しか し、ML製品を自動化・運用することは非常に困難であり、 そのため多くのMLプロジェクトは期待に応えられない。こ の問題を解決するために、機械学習運用([[MLOps]])という パラダイムがあります。MLOpsは、ベストプラクティス、 コンセプトセット、開発文化など、いくつかの側面を含ん でいます。しかし、MLOpsはまだ曖昧な用語であり、研究者や専門家にとってその結果は曖昧なものである。このギ ャップに対処するため、我々は、文献レビュー、ツールレ ビュー、専門家インタビューを含む混合法による研究を実 施しました。これらの調査の結果、必要な原則、構成要素 、役割、関連するアーキテクチャやワークフローについて の概要をまとめた。さらに、MLOpsの定義を示し、この分 野における未解決の課題を明らかにする。最後に、この研 究は、ML製品の自動化と運用を希望するML研究者と実務 家のためのガイダンスを提供するものである。 [[2022__arXiv__Machine Learning Operations (MLOps) - Overview, Definition, and Architecture__translations]]