論文の概要: A Multivocal Review of MLOps Practices, Challenges and Open Issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09737v2
• Date: Wed, 16 Apr 2025 11:18:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 13:57:02.0184
• Title: A Multivocal Review of MLOps Practices, Challenges and Open Issues
• Title（参考訳）: MLOpsの実践と課題とオープンイシューの多言語レビュー
• Authors: Beyza Eken, Samodha Pallewatta, Nguyen Khoi Tran, Ayse Tosun, Muhammad Ali Babar,
• Abstract要約: MLOpsは、MLモデルを本番環境に導入する、多くの社会技術的課題に対処するための重要なソリューションとして登場した。 MLOpsの実用性にもかかわらず、MLOpsに関する統合された知識体系は、それが対処するML生産化の課題の多様性のために、依然として解明されている。 本稿では,150のピアレビューと48のグレー文学のコーパスを体系的に解析し,MLOpsの統一的な概念化を合成する多言語文献レビューを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.227450931458907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: MLOps has emerged as a key solution to address many socio-technical challenges of bringing ML models to production, such as integrating ML models with non-ML software, continuous monitoring, maintenance, and retraining of deployed models. Despite the utility of MLOps, an integrated body of knowledge regarding MLOps remains elusive because of its extensive scope due to the diversity of ML productionalization challenges it addresses. Whilst the existing literature reviews provide valuable snapshots of specific practices, tools, and research prototypes related to MLOps at various times, they focus on particular facets of MLOps, thus fail to offer a comprehensive and invariant framework that can weave these perspectives into a unified understanding of MLOps. This paper presents a Multivocal Literature Review that systematically analyzes a corpus of 150 peer-reviewed and 48 grey literature to synthesize a unified conceptualization of MLOps and develop a snapshot of its best practices, adoption challenges, and solutions.
• Abstract（参考訳）: MLOpsは、MLモデルと非MLソフトウェアとの統合、継続的監視、メンテナンス、デプロイされたモデルの再トレーニングなど、MLモデルを本番環境に導入する多くの社会技術的課題に対処する重要なソリューションとして登場した。 MLOpsの実用性にもかかわらず、MLOpsに関する統合された知識体系は、それが対処するML生産化の課題の多様性のために、その範囲が広いため、いまだ解明されていない。 既存の文献レビューでは、MLOpsに関連する特定のプラクティスやツール、研究プロトタイプの貴重なスナップショットを提供しているが、MLOpsの特定の側面に注目しているため、これらの視点をMLOpsの統一的な理解に織り込むことのできる、包括的な不変のフレームワークを提供していない。 本稿では,150のピアレビューと48のグレー文学のコーパスを体系的に分析し,MLOpsの統一的な概念化とベストプラクティス,導入課題,ソリューションのスナップショットを作成する多言語文献レビューを提案する。

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