Rút ngắn thời gian đưa ra thị trường: Tự động hóa việc tạo và triển khai mô hình dẫn đến thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn với chi phí vận hành thấp hơn. Các nhà khoa học dữ liệu có thể nhanh chóng khám phá dữ liệu của một tổ chức để mang lại nhiều giá trị kinh doanh hơn cho tất cả mọi người.

Cải thiện năng suất: Các biện pháp MLOps tăng năng suất và tăng tốc độ phát triển các mô hình ML. Ví dụ: bạn có thể chuẩn hóa môi trường phát triển hoặc thử nghiệm. Sau đó, các kỹ sư ML của bạn có thể khởi chạy các dự án mới, xoay vòng giữa các dự án và tái sử dụng các mô hình ML trên các ứng dụng. Họ có thể tạo ra các quy trình có thể lặp lại để thử nghiệm và đào tạo mô hình nhanh chóng. Các đội ngũ kỹ thuật phần mềm có thể cộng tác và phối hợp thông qua vòng đời phát triển phần mềm ML để tăng cường hiệu quả.

Triển khai mô hình máy học (ML) hiệu quả:

• MLOps cải thiện việc khắc phục sự cố và quản lý mô hình ML trong quá trình phát triển. Ví dụ: các kỹ sư có thể theo dõi hiệu năng của mô hình và tái tạo phiên bản để khắc phục sự cố. Họ có thể theo dõi và quản lý tập trung các phiên bản mô hình và chọn phiên bản phù hợp cho các trường hợp ứng dụng bài toán kinh doanh khác nhau.

• Khi bạn tích hợp quy trình phát triển, đóng gói mô hình ML với các quy trình tích hợp liên tục và phân phối liên tục (CI/CD), bạn sẽ hạn chế việc suy giảm hiệu năng và duy trì chất lượng cho việc triển khai mô hình ML. Điều này đúng ngay cả sau khi nâng cấp và điều chỉnh mô hình.