MLOps

wikipediaにも書かれる程度の用語

machine learningとoperationsの複合語

devopsとかと似たような

データサイエンティストとオペレーションの間をつなぐプラクティスを意味する単語

ML, ディープラーニングのライフサイクルの管理、支援

MLOpsの課題

モデル生成

ソフトウェア開発サイクル

CI / CD 継続的インテグレーション、継続的デリバリ

オーケストレーション

デプロイメントとの統合

ヘルス、診断、ガバナンス、ビジネスメトリクス

以上はwikipedia上の、すなわち一般的な記述

改めてawesome-mlopsのリストを眺めたけど、今あのリストを眺めるよりもGoogleのMLOpsの記事を熟読した方が良いと思います。レベル0の整備でも大変だし、レベル1を目指して継続的学習(CTと本文で突如出てるの)を目指すのが良いでしょう。Feature Storeはいるか疑問だが

このツイート、ラムダノートのmlopsの歩き方書いた人か