Проблема эффективного создания продуктов на базе Machine Learning в бизнесе не ограничивается подготовкой данных, разработкой и обучением нейросети или другого алгоритма. На итоговый результат влияют такие факторы, как: процессы верификации датасетов, организованные процессы тестирования, и размещение моделей в виде надежных Big Data приложений.
Бизнес-показатели зависят не только от решений Data Scientist’а, но и от того, как команда разработчиков реализует данную модель, а администраторы и инженеры развернут ее в кластерном окружении. Важно качество входных данных (Data Quality), периодичность их поступления, источники и каналы передачи информации, что является задачей дата-инженера. Организационные и технические препятствия при взаимодействии разнопрофильных специалистов приводят к увеличению сроков создания продукта и снижению его ценности для бизнеса. Для устранения таких барьеров и придумана концепция MLOps, которая, подобно DevOps и DataOps, стремится увеличить автоматизацию и улучшить качество промышленных ML-решений, ориентируясь на нормативные требованиям и выгоду для бизнеса. Применять подходы MLOps необходимо на всех этапах создания ML решений.

В статье мы поговорим об использовании принципов и практик MLOps на стадии разработки моделей, и расскажем как самим развернуть сервис самообслуживания по созданию сред разработки для дата-саентистов.