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Práticas de DevOps têm sido cada vez mais utilizadas por equipes de engenharia de software com o intuito de aprimorar as etapas de desenvolvimento. Em processos que envolvem machine learning (ML), DevOps também pode ser aplicado a fim de implantar modelos de aprendizado de máquina em produção – prática também conhecida como MLOps. Neste mapeamento sistemático objetiva-se entender como DevOps tem sido aplicado a processos de machine learning e quais são os desafios enfrentados. Foram selecionados 15 artigos e observou-se que a maioria faz uso de práticas de CI/CD e propõe arquiteturas para a implantação de modelos de ML. Como maiores desafios, têm-se as características inerentes aos modelos de ML e resistência à mudança. |
