MLOps (Machine Learning Operations) predstavlja prirodnu evoluciju DevOps praksi u domenu razvoja i primene modela veštačke inteligencije (AI). Dok tradicionalni softverski sistemi uglavnom podrazumevaju kod kao glavni artifakt, sistemi bazirani na mašinskom učenju uključuju i podatke, modele, hiperparametre i složene pipeline-ove. MLOps se javlja kao rešenje koje omogućava konzistentno, skalabilno i kontrolisano upravljanje svim tim komponentama.
Izazovi tradicionalnog pristupa
U nedostatku MLOps praksi, razvoj AI modela često zavisi od ručnih eksperimenata, nepostojanja verzionisanja i nemogućnosti praćenja performansi modela u produkciji. Ovo dovodi do:
- Niske ponovljivosti eksperimenata
- Težeg skaliranja timova
- Problema u održavanju performansi modela kroz vreme (data/model drift)
MLOps kao rešenje
MLOps obezbeđuje set alata i metodologija koji omogućavaju automatizaciju procesa treniranja, testiranja, deployovanja i praćenja modela mašinskog učenja. Ključne komponente uključuju:
- CI/CD za modele – Integracija sa GitHub/GitLab tokovima za automatsko testiranje i deploy
- Verzionisanje podataka i modela – Korišćenjem alata poput DVC, MLflow
- Monitoring performansi – Detekcija degradacije modela, retraining i rollback mehanizmi
- Auditabilnost i reproduktivnost – Transparentnost svakog koraka od podataka do produkcije
Primer iz prakse
Jedan od konkretnih primera implementacije MLOps pristupa može se naći u projektima automatizovane klasifikacije korisničkih zahteva u javnoj upravi. Korišćenjem MLOps okvira, omogućeno je da svaki model koji se pusti u rad bude prethodno testiran na produkcionim podacima, verzionisan, a njegovi metapodaci dokumentovani za potrebe revizije i evaluacije.
Zaključak
Uvođenje MLOps-a predstavlja ne samo tehničku, već i organizacionu transformaciju. Omogućava timovima da implementiraju modele koji su skalabilni, transparentni i održivi. Za udruženja poput e-Razvoj, koje teži digitalnoj transformaciji javnog i privatnog sektora, MLOps donosi temelje za odgovornu, efikasnu i dugoročno održivu primenu AI rešenja.
Autor: Ognjen Tomić, član Udruženja e-Razvoj
Ognjen Tomić je mladi istraživač u oblasti informacionih tehnologija, veštačke inteligencije i MLOps-a i doktorant na IT studijama. Profesionalno iskustvo stekao je kroz rad na istraživačkim projektima, vođenje IT tima za Erasmus+ program i objavljivanje naučnih i stručnih radova. Autor je više softverskih rešenja, uključujući Smart Start, aplikaciju za analizu tržišta i preporuku lokacija za pokretanje biznisa. Poseduje iskustvo u administraciji WordPress sistema, predavanju informatike i razvoju softverskih projekata u različitim oblastima. Ognjen Tomić je član Udruženja e-Razvoj.