87% van de AI-projecten mislukt in productie (Gartner). MLOps (Machine Learning Operations) is de discipline die dit percentage verlaagt door DevOps-principes toe te passen op de volledige levenscyclus van AI-modellen.
Elke wijziging in dataset of model wordt bijgehouden (DVC, MLflow, W&B). Reproduceerbaarheid gegarandeerd: een productiemodel kan identiek worden herschapen vanuit zijn hash.
Geautomatiseerde pipeline: commit → training → evaluatie → validatie → deployment. Kwaliteitsdrempels (accuracy, latency, bias) blokkeren deployment als niet bereikt.
Gecentraliseerde opslagplaats van gedeelde features (Feast, Tecton, Vertex AI). Voorkomt replicatie van transformaties. Garandeert consistentie tussen training en inferentie.
Continue bewaking van invoerdataverdelingen (data drift) en modelprestaties (model drift). Tools: Evidently AI, Arize, WhyLabs.
Progressieve deployment: shadow mode, canary release (5% verkeer), blue/green deployment. Automatische rollback bij gedegradeerde metrics.
Molderez Consult SRL begeleidt de integratie van AI-technologieën in uw systemen.
Mijn project bespreken