Filme2011
Bola de dinheiro
Bennett MillerUm filme americano sobre decisões de beisebol baseadas em dados; não MLOps, mas uma imagem popular útil de modelos que atendem à prática organizacional.
MLOps herda duas culturas contrastantes. O aprendizado de máquina celebrou avanços de referência e artigos de pesquisa; a cultura de operações valoriza a confiabilidade, a automação enfadonha e as lições aprendidas com o fracasso. O trabalho existe em parte para fazer com que essas culturas trabalhem juntas.
Por ser um título novo, sua imagem pública ainda é vaga. Dentro das empresas de tecnologia, no entanto, os engenheiros de MLOps são cada vez mais questionados se uma demonstração impressionante pode sobreviver a dados reais, custos reais e um incidente real.
Social standing through history
How much status the profession carried in each era, on a 0–100 scale.
Décadas de 1990 a 20002010–20152016–20192020–20222023 – presente
Décadas de 1990 a 2000
Production ML era uma especialidade de nicho em pesquisa, publicidade e finanças quantitativas.
2010–2015
A ciência de dados torna-se uma função empresarial de alto status, enquanto o trabalho operacional permanece menos visível.
2016–2019
As ideias de DevOps tornam a entrega confiável uma especialidade de engenharia reconhecida e as operações de ML começam a se separar.
2020–2022
As plataformas Cloud ML e o investimento em IA aumentam a demanda por pessoas que possam executar modelos em escala.
2023 – presente
A competição de IA generativa aumenta o perfil da função, ao mesmo tempo que expõe questões sobre custo, segurança e entusiasmo.
In film, books and art
Documentário2020
O dilema social
Jeff OrlowskiUm documentário que chama a atenção do público sobre como os sistemas de recomendação funcionam à escala social.
Documentário2020
Viés codificado
Shalini KantayaExamina o preconceito em sistemas automatizados e a necessidade de testar modelos além da precisão do título.
Livro2020
O problema do alinhamento
Brian ChristianUm relato popular dos problemas técnicos e sociais que surgem quando os sistemas de aprendizagem atendem aos valores humanos.
Livro2022
Projetando sistemas de aprendizado de máquina
Chip HuyenUm texto de engenharia sobre dados, implantação e monitoramento que reflete a perspectiva do MLOps.
Comunidade profissional2020
A comunidade MLOps
Comunidade MLOpsUma comunidade de profissionais que ajudou a transformar um rótulo emergente em padrões e vocabulário compartilhados.
Proverbs and idioms
Rites, symbols and dress
Revisão do modelo
Uma revisão multifuncional verifica o uso pretendido, os dados, a avaliação, os riscos, a propriedade e a reversão antes que um modelo chegue aos usuários.
Retrospectiva da experiência
As equipes comparam execuções, suposições e falhas, em vez de celebrar uma métrica isoladamente; o registro torna possível a depuração posterior.
Transferência de plantão
As equipes de plataformas e aplicativos documentam painéis, riscos conhecidos e rotas de escalonamento para que uma falha de modelo não fique presa na memória de uma pessoa.
A cultura MLOps é mais saudável quando resiste a ambos os extremos: tratar um modelo como magia e tratar a governação como papelada. Sistemas fiáveis requerem experimentação, mas também registos, controlos e pessoas dispostas a impedir um lançamento quando as evidências são fracas.
O status da função vem de tornar a IA útil após a demonstração, onde a manutenção e a responsabilidade se tornam impossíveis de ignorar.
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