ML Ops lässt sich klar in fünf Reifegrade einteilen, die den technischen Entwicklungsstand eines Unternehmens im Umgang mit produktiven ML-Systemen beschreiben.

• Level 0 – Kein ML Ops
  Modelle entstehen isoliert in Notebooks. Datenverarbeitung, Training und Deployment erfolgen manuell und sind nicht reproduzierbar.
• Level 1 – DevOps ohne ML Ops
  Applikationscode folgt DevOps-Prinzipien, ML-Modelle jedoch nicht. Training, Versionierung und Deployment sind nicht automatisiert und laufen getrennt vom restlichen System.
• Level 2 – Automatisiertes Training
  Daten- und Trainingspipelines sind automatisiert und reproduzierbar. Experiment Tracking und Versionierung sind etabliert, Deployments erfolgen noch teilweise manuell.
• Level 3 – Automatisiertes Deployment
  Modelle werden über CI/CD-Prozesse getestet und kontrolliert in Staging und Produktion ausgerollt. Model Registry, Feature Store, Monitoring und Governance sind integriert.‍
• Level 4 – Continuous Learning
  Modelle werden auf Basis von Monitoring-Signalen wie Performance oder Drift automatisch neu trainiert und kontrolliert ausgerollt. Der gesamte Lifecycle ist automatisiert, versioniert und reproduzierbar.