Junior MLOps Engineer interview: DevOps vs MLOps & Series Wrap-up #Edu_preparationУ чому полягає ключова відмінність між DevOps та MLOps?Часто MLOps помилково вважають виключно адаптацією практик DevOps для потреб машинного навчання. Хоча MLOps дійсно спирається на базові принципи автоматизації та CI/CD, між цими напрямками існують фундаментальні відмінності, зумовлені специфікою ML-систем.• Об'єкт управління: У традиційному DevOps основним об'єктом версіонування та розгортання є програмний код. В MLOps система складається з трьох нерозривних і мінливих компонентів: коду, моделі та даних. Зміна будь-якого з них вимагає нового циклу тестування та розгортання.• Підходи до тестування: Для класичного ПЗ достатньо модульних (unit) та інтеграційних тестів. В MLOps конвеєрах до цього переліку обов'язково додається валідація вхідних даних (data validation), оцінка якості навчання моделі та перевірка алгоритмів на упередженість (bias).• Деградація та Continuous Training: Звичайний програмний код не погіршується з часом, якщо середовище залишається стабільним. Натомість ML-моделі постійно піддаються дрейфу даних та концепцій через зміну реального світу. Саме тому MLOps вимагає специфічного етапу Continuous Training (безперервного навчання) — автоматизованого процесу оновлення моделі на нових даних, якого не існує в DevOps.Підсумки рубрики #Edu_preparationЦим матеріалом завершується цикл публікацій, присвячений підготовці до технічних співбесід за напрямком MLOps. Протягом рубрики було детально розглянуто всі ключові етапи життєвого циклу ML-систем: від Feature Engineering і принципів роботи Feature Store до вибору стратегій розгортання, налаштування моніторингу та забезпечення інтерпретованості моделей (XAI).Залишайтеся з нами та чекайте на оновлення: попереду старт нової рубрики та ще більше корисних інсайтів!