Evoluția MLOps în 2026: De la Notebook la Producție Matură

Ce urmeaza in aceasta lectie

• Evoluția MLOps în 2026: De la Notebook la Producție Matură
• Introducere: De ce MLOps contează mai mult ca niciodată
• 1. Datoria Tehnică Ascunsă în Sistemele ML
• Paper-ul fondator: „Hidden Technical Debt in ML Systems"
• Categorii de datorie tehnică ML
• 2. Niveluri de Maturitate MLOps
• Exemplu concret: Progresul de la Nivel 0 la Nivel 2
• ══════════════════════════════════════════════
• NIVEL 0: Data scientist lucrează în notebook
• ══════════════════════════════════════════════
• train_model_v3_final_FINAL.ipynb
• Deployment: scp model.pkl server:/app/ # ❌ manual
• ══════════════════════════════════════════════
• NIVEL 2: Pipeline complet automatizat
• ══════════════════════════════════════════════
• pipeline/training_pipeline.py
• 1. Feature retrieval din Feature Store
• 2. Data validation
• 3. Training cu experiment tracking
• 4. Automated model promotion
• 3. DORA Metrics Adaptate pentru ML
• Metrici MLOps suplimentare (2026)
• Exemplu: Dashboard MLOps KPIs (Grafana + Prometheus)
• mlops-kpis-dashboard.yaml
• 4. Data-Centric vs Model-Centric: Schimbarea de Paradigmă
• Principii Data-Centric în Practică (2026)
• Exemplu: Data-Centric workflow cu Great Expectations (2026)
• Definim așteptările pentru un dataset de antrenare
• Validări structurale
• Validări de distribuție (detectare drift)
• Validări de consistență cross-column
• Rulare validare
• 5. Peisajul MLOps în 2026
• Platform Engineering pentru ML
• Comparație instrumente MLOps (2026)
• 6. LLMOps vs MLOps Tradițional în 2026
• Pipeline LLMOps tipic (2026)
• llmops_pipeline.py — Pipeline complet LLMOps
• Gate: nu promovăm dacă faithfulness < 0.85
• 7. EU AI Act — Implicații pentru MLOps
• Cerințe și Mapare pe Pipeline MLOps
• eu_ai_act_compliance.py — Generare automată Model Card
• Identificare și clasificare risc
• Date de antrenare (Art. 10 — Data Governance)
• Metrici de performanță pe subgrupuri (Art. 9 — Bias)
• Risk classification
• 8. Anti-Patterns: 5 Greșeli de Maturitate MLOps
• ❌ Anti-Pattern 1: „Notebook-ul ESTE producția"
• ❌ Anti-Pattern 2: „Vom face MLOps după ce modelul funcționează"
• ❌ Anti-Pattern 3: „Nivel 3 din prima zi"
• ❌ Anti-Pattern 4: „Monitoring = Logging"
• ❌ Anti-Pattern 5: „One Pipeline to Rule Them All"
• 9. Studiu de Caz: Transformarea MLOps la ING Bank (2024-2026)
• Rezumat