from AINEWS
継続的開発とデプロイメント・パイプラインに対するAIの影響は、無視できなくなってきている。ソフトウェア開発部門の意思決定者は、このテクノロジーを活用する際、幅広い要素を考慮しなければならない。AIを大規模に展開する際の課題には、データのドリフト、モデルのバージョン管理、長い学習時間、ハードウェアの必要性、モニタリングの複雑性などがある。
DevOpsの原則をAIシステムに適用することで、自動化、継続的インテグレーション、モニタリング、コラボレーションを最適化できる。機械学習のための継続的デプロイメント・パイプラインを設計するには、データの取り込み、モデルのトレーニング、自動テスト、ステージングへのデプロイメント、本番デプロイメント、モニタリングが含まれる。
MLOpsの長期的な成功には専任の開発チームが不可欠であり、ベストプラクティスに従うことがAIにおけるDevOpsの成功には不可欠である。
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