🛠️ MLOps Introduction - Machine Learning Model Lifecycle को Manage करना सीखें (हिंदी में)
MLOps का मतलब है Machine Learning Operations। यह एक ऐसा प्रोसेस है जो आपके मॉडल को सिर्फ training तक सीमित नहीं रखता, बल्कि उसे real-world में deploy करने, manage करने और monitor करने में मदद करता है।
🔁 MLOps की जरूरत क्यों है?
- Model केवल train करना काफी नहीं – उसे continuously maintain करना पड़ता है
- डेटा बदलता है, performance degrade होता है
- Team collaboration (DevOps + Data Science)
📦 MLOps Lifecycle
- Data Collection & Preprocessing
- Model Training & Validation
- Model Versioning (using MLflow, DVC)
- Deployment (Docker, FastAPI, Streamlit)
- Monitoring & Retraining
⚙️ Tools commonly used in MLOps
- Version Control: Git
- Experiment Tracking: MLflow
- Containerization: Docker
- CI/CD Pipelines: GitHub Actions, Jenkins
- Monitoring: Prometheus, Grafana
🧪 MLOps vs DevOps
DevOps software engineering पर केंद्रित होता है जबकि MLOps data-driven models और उनके lifecycle को manage करता है।
✅ निष्कर्ष
MLOps के बिना कोई भी Machine Learning मॉडल production में sustainable नहीं रह सकता। यह model को scalable, reliable और maintainable बनाने का तरीका है।
🚀 अगले ब्लॉग में: Git and Version Control in AI Projects (Hindi में)