論文の概要: Navigating MLOps: Insights into Maturity, Lifecycle, Tools, and Careers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15577v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 13:20:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:35:27.727845
• Title: Navigating MLOps: Insights into Maturity, Lifecycle, Tools, and Careers
• Title（参考訳）: MLOpsをナビゲートする - 成熟度、ライフサイクル、ツール、キャリアへの洞察
• Authors: Jasper Stone, Raj Patel, Farbod Ghiasi, Sudip Mittal, Shahram Rahimi,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model Operations(LLMOps)をさらに取り入れた,MLOpsライフサイクル統合フレームワークを紹介する。 さまざまな成熟度レベルでMLOpsの採用に関連する重要な役割、ツール、コストを概説する。 標準化されたフレームワークを提供することで、MLOpsを効果的に実装するために必要なリソースを明確に定義し、割り当てすることを支援します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.835091081509403
• License:
• Abstract: The adoption of Machine Learning Operations (MLOps) enables automation and reliable model deployments across industries. However, differing MLOps lifecycle frameworks and maturity models proposed by industry, academia, and organizations have led to confusion regarding standard adoption practices. This paper introduces a unified MLOps lifecycle framework, further incorporating Large Language Model Operations (LLMOps), to address this gap. Additionally, we outlines key roles, tools, and costs associated with MLOps adoption at various maturity levels. By providing a standardized framework, we aim to help organizations clearly define and allocate the resources needed to implement MLOps effectively.
• Abstract（参考訳）: 機械学習オペレーション(MLOps)の採用により、業界全体での自動化と信頼性の高いモデル展開が可能になる。 しかし、業界、アカデミック、組織によって提案されたMLOpsライフサイクルフレームワークと成熟度モデルが異なるため、標準採用プラクティスに関する混乱が生じている。 本稿では、このギャップに対処するために、Large Language Model Operations(LLMOps)をさらに取り入れた統合MLOpsライフサイクルフレームワークを紹介する。 さらに、さまざまな成熟度レベルでのMLOpsの採用に関連する重要な役割、ツール、コストについても概説しています。 標準化されたフレームワークを提供することで、MLOpsを効果的に実装するために必要なリソースを明確に定義し、割り当てすることを支援します。

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