Wat is MLOps? - Uitleg & Betekenis

Definitie

MLOps (Machine Learning Operations) is een verzameling praktijken en tools die de levenscyclus van machine learning-modellen beheert — van ontwikkeling en training tot deployment, monitoring en onderhoud in productieomgevingen.

Technische uitleg

MLOps brengt de principes van DevOps naar de wereld van machine learning en voegt ML-specifieke uitdagingen toe, zoals dataversionering, experimenttracking en modeldrift-detectie. Een typische MLOps-pipeline omvat: data-ingestion en -validatie, feature engineering en feature stores, modeltraining met hyperparameteroptimalisatie, modelevaluatie en -validatie, model registry voor versiebeheer, geautomatiseerde deployment (canary, blue-green of shadow deployments) en productie-monitoring. Tools in het MLOps-ecosysteem omvatten MLflow voor experimenttracking, Kubeflow voor orchestratie op Kubernetes, Weights & Biases voor visualisatie, en Seldon/BentoML voor model serving. In 2026 is LLMOps — een specialisatie gericht op het beheren van LLM-gebaseerde applicaties — opgekomen met eigen uitdagingen: prompt management, RAG-pipeline monitoring, token-kosten tracking en evaluatie van gegenereerde output via frameworks zoals RAGAS en DeepEval. Feature stores zoals Feast en Tecton standaardiseren de manier waarop features worden berekend en gedeeld tussen training en inference.

Hoe MG Software dit toepast

Bij MG Software implementeren we MLOps-praktijken voor elke AI-oplossing die we in productie brengen. We gebruiken geautomatiseerde pipelines voor training en deployment, monitoren modelperformance in real-time en detecteren datadrift voordat het impact heeft op eindgebruikers. Voor LLM-applicaties bewaken we antwoordkwaliteit, latentie en kosten.

Praktische voorbeelden

• Een fintech-bedrijf dat een MLOps-pipeline heeft opgezet om hun fraudedetectiemodel automatisch te hertrainen wanneer de precisie onder een drempelwaarde zakt, waardoor het model altijd up-to-date blijft met nieuwe fraudepatronen.
• Een e-commerceplatform dat via MLOps elke week automatisch hun aanbevelingsmodel bijwerkt met nieuwe gebruikersdata, evalueert via A/B-testen en uitrolt via canary deployments.
• Een AI-startup die MLflow en Weights & Biases gebruikt om honderden experimenten te tracken, de beste modelconfiguratie te selecteren en via een CI/CD-pipeline automatisch naar productie te deployen.

Gerelateerde begrippen