Educação financeira · artigo prático
MLOps vs. DevOps: diferenças práticas
As diferenças práticas entre DevOps e MLOps: versionamento de dados e modelos, monitoramento de drift e pipelines de retreinamento.
DevOps resolveu levar código de forma confiável à produção: CI, CD, infraestrutura como código — o tema de Git e CI/CD para times de IA. MLOps parte dessa base mas endereça o que DevOps sozinho não cobre: comportamento depende também de dados e modelo treinado.
Na prática, times que tentam rodar um pipeline de ML só com ferramentas de DevOps costumam descobrir a diferença tarde: o pipeline passa em todos os testes de CI e ainda assim se comporta mal em produção, porque o problema não estava no código.
O que o DevOps já resolve: código e infraestrutura
DevOps oferece um conjunto maduro de práticas para código: integração contínua, entrega contínua, infraestrutura como código, monitoramento de aplicação. Essas práticas continuam necessárias em um sistema de ML — o código que serve o modelo, expõe a API e orquestra o pipeline se beneficia delas tanto quanto qualquer outro software.
O que o MLOps adiciona: dados, modelos e monitoramento de drift
MLOps estende DevOps com versionamento de dados, versionamento de modelos e monitoramento de drift. Implica pipelines de reentreinamento e avaliação contínua contra métricas de qualidade, não só 'o código não quebrou' — a mesma disciplina descrita com mais detalhe em o que é MLOps.
- DevOps: versiona código, testa, empacota, gerencia infraestrutura
- MLOps: adiciona versionamento de dados e modelos, monitoramento de drift
- Retreinamento é pipeline próprio do MLOps
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