機械学習モデルは、隔離された実験システムでテスト・開発され、アルゴリズムを起動する準備ができたら、データサイエンティスト、保守運用担当者、機械学習エンジニアの間で MLOps を実践し、アルゴリズムを本番システムに移行する。MLOps は、DevOps や DataOps のアプローチと同様に、自動化を進めて本番モデルの品質を向上させるとともに、ビジネスや規制の要件にも焦点を当てている。MLOps は、一連のベストプラクティスとしてスタートしたが、機械学習のライフサイクル管理のための独立したアプローチへと徐々に進化している。 MLOps は、モデルの生成(ソフトウェア開発ライフサイクル、継続的インテグレーション/継続的デリバリー)、編成、デプロイメントの統合から、健全性、診断、ガバナンス、ビジネス指標に至るまで、ライフサイクル全体に適用される。