MLOps tar maskininlärningsprojekt från idé till produktion genom att tillämpa principer som versionering, CI/CD, testning, övervakning och reproducibilitet - allt i syfte att göra ML-modeller robusta, pålitliga och lättskötta.

Genom att kombinera DevOps-automation med maskininlärningsspecifika utmaningar som datahantering, hyperparameter-tracking och modellövervakning, hjälper MLOps-team att bygga system där modeller kan tränas, distribueras, uppdateras och övervakas kontinuerligt. Tanken är att behandla ML-modeller som vilken mjukvaru-artikel som helst - med versionskontroll, tester och feedback.

I praktiken kan MLOps inkludera verktyg och ramverk för pipeline‑orchestration, data‑ och modellversionering, experimenttracking och deployment (t.ex. Kubeflow, Seldon Core, DVC). Det främjar samarbete mellan data scientists, ingenjörer och driftsteam för att säkerställa att ML-lösningar är skalbara, reproducerbara och affärsdrivna.