はじめに MLOpsは一度きりのプロジェクトではなく、継続的な旅です。それは、単なるツールや特定の技術スタックにとどまらず、実践と組織の行動に関わるものです。あなたのML（機械学習）チームがどのように協力し、AIシステムを構築するかは、結果の質に大きな影響を与えます。MLOpsのすべての詳細が重要です—コードの共有方法やインフラの設定、結果の説明方法に至るまで。これらの要素が、ビジネスにおけるAIシステムの効果に対する認識と、その予測を信頼する意欲を形作ります。 『The Big Book of MLOps 』は、DatabricksにおけるMLOpsの高レベルな概念とアーキテクチャをカバーしています。これらの概念を実装するための実践的な詳細を提供するために、 MLOps Gymシリーズ を紹介しました。このシリーズでは、DatabricksでのMLOps実装に欠かせない重要なトピックを取り上げ、各トピックに対するベストプラクティスと洞察を提供します。シリーズは「Crawl（這う）」、「Walk（歩く）」、「Ru