Что такое MLOps и чем он отличается от DevOps?

MLOps — это набор практик для надёжной доставки ML-моделей в продакшн: версионирование данных и экспериментов, воспроизводимые пайплайны обучения, автоматический деплой и мониторинг моделей в рантайме. От классического DevOps отличается тем, что артефакт — не только код, но и данные + веса модели + гиперпараметры, а качество модели деградирует со временем даже без изменений кода (data drift).