MLOps přenáší DevOps principy do ML: verze dat, kódu i modelů, automatizované testy a CI/CD pipeline. Sledování metrik (precision/recall, latency, náklady) a driftu chrání kvalitu. Registry modelů, featur a experimentů udržují pořádek a reprodukovatelnost. řízení a dohled definuje schvalování modelů do produkce a rollback strategii. Observabilita pokrývá i vysvětlitelnost a fairness. Bezpečnost řeší citlivá data, útoky na model a ochranu promptů. Chybí-li MLOps se ML rychle zvrhne v nespolehlivé „one-off“ projekty.
