MLOps v praxi 2026 — od experimentu k produkci

Většina ML modelů nikdy nedorazí do produkce. Podle průzkumu Gartner z roku 2025 se pouze 53 % ML projektů dostane z prototypu do produkčního nasazení — a z těch, které se dostanou, jich 60 % degraduje v prvních 90 dnech kvůli data driftu, chybějícímu monitoringu nebo absenci retraining pipeline. MLOps v roce 2026 už není volitelná disciplína. Je to infrastrukturální nutnost pro každou firmu, která bere ML vážně.

Machine Learning Operations (MLOps) je sada principů a nástrojů, která aplikuje osvědčené DevOps praktiky na lifecycle ML modelů — od experimentu přes trénink, deployment, monitoring až po retraining. Zatímco v roce 2022 šlo o buzzword a v roce 2024 o early adopters, v roce 2026 je MLOps standardní požadavek enterprise architektur.

Trend je jasný: tradiční MLOps zaměřený na model training pipelines a experiment tracking se transformuje do sofistikovanějšího systému zahrnujícího LLMOps, agentic AI orchestraci, explainable AI (XAI) jako production-level capability a real-time feature serving. Globální MLOps trh roste tempem přes 40 % ročně — organizace investují do platforem, které zkracují čas od experimentu k produkci z měsíců na dny.

MLOps lifecycle není lineární proces — je to kontinuální smyčka, kde produkční monitoring generuje signály pro retraining, nová data vyžadují aktualizaci feature pipeline a byznysové požadavky mění evaluační metriky. V roce 2026 se tento cyklus zkracuje z týdnů na hodiny.

Monitoring ML modelu je fundamentálně odlišný od monitoringu klasické aplikace. Aplikace buď funguje, nebo crashne. Model může tiše degradovat — vrací odpovědi, které vypadají validně, ale jsou stále méně přesné. Silent failure je nejnebezpečnější forma selhání ML systému.

4 úrovně ML monitoringu

• Infrastructure monitoring — CPU/GPU utilization, memory, latency, throughput, error rates. Standardní observability stack (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry). Viz náš článek o Observability Beyond Logs.
• Data quality monitoring — Schema validation, missing values, distribuce vstupních features. Detekce anomálií ve vstupních datech ještě před inference. Nástroje: Great Expectations, Evidently AI, WhyLabs.
• Model performance monitoring — Accuracy, precision, recall, F1, AUC v čase. Vyžaduje ground truth labels — buď okamžitě (fraud detection: transakce se potvrdí/zamítne) nebo s delay (churn prediction: zákazník odejde za 3 měsíce). Klíčové: definovat performance SLOs — „accuracy nesmí klesnout pod 0.92 na 7-day rolling window".
• Business metric monitoring — Konverzní rate, revenue per prediction, customer satisfaction. Propojení model performance s business outcomes je to, co nakonec rozhoduje o ROI celého ML projektu.

Model drift je hlavní důvod degradace ML modelů v produkci. Svět se mění — zákaznické chování se posouvá, sezónní vzory se střídají, ekonomické podmínky fluktuují — ale model zůstává natrénovaný na historických datech. V roce 2026 je drift detection povinná součást každého produkčního ML systému.

Typy driftu

• Data drift (covariate shift) — Distribuce vstupních features se změní. Příklad: e-shop model natrénovaný na pre-COVID datech dostává post-COVID traffic s úplně jiným nákupním chováním. Detekce: KL divergence, Population Stability Index (PSI), Kolmogorov-Smirnov test.
• Concept drift — Vztah mezi features a target variable se změní. Příklad: model predikující cenu nemovitostí — stejné features (m², lokalita, stav) vedou k jiným cenám kvůli změně tržních podmínek. Nejtěžší na detekci — vyžaduje ground truth.
• Label drift (prior probability shift) — Distribuce cílové proměnné se změní. Příklad: fraud detection model natrénovaný na 1 % fraud rate nasazený v období, kdy fraud rate vzrostl na 5 %.
• Feature drift — Upstream systém změní formát, rozsah nebo sémantiku feature. Příklad: partnerský systém přepne měnu z CZK na EUR bez notifikace. Prevence: schema validation a data contracts.

Klíčový trend 2026: NannyML a podobné nástroje umožňují odhadovat performance degradaci bez ground truth labels pomocí Confidence-Based Performance Estimation (CBPE). To je zásadní pro use cases, kde ground truth přichází s velkým zpožděním (churn prediction, credit scoring) — nemusíte čekat měsíce, než zjistíte, že model degradoval.

Klasický CI/CD testuje a deployuje kód. ML CI/CD musí testovat a deployovat tři artefakty současně: kód, data a model. Google to v roce 2021 formalizoval jako MLOps maturity levels — v roce 2026 většina enterprise organizací míří na Level 2 (plná automatizace).

Feature store je centralizované úložiště pro ML features, které řeší jeden z nejbolestivějších problémů MLOps: training-serving skew. Když tréninková pipeline počítá features jinak než serving pipeline, model v produkci vrací nesmysly — a vy to zjistíte až z business metrik.

V roce 2026 je feature store standard pro organizace s více než 3 ML modely v produkci. Hlavní platformy:

• Feast — Open-source, lightweight, cloud-agnostic. Offline store (BigQuery, Snowflake, Redshift) + online store (Redis, DynamoDB). V roce 2026 s podporou streaming features přes Apache Kafka. Ideální pro začátek.
• Tecton — Managed feature platform od tvůrců Feast (Uber Michelangelo team). Real-time feature engineering, built-in monitoring, enterprise support. Premium cena, premium capabilities.
• Hopsworks — Open-source s managed option. Silná integrace s Python ekosystémem, built-in feature validation a lineage. Dobré pro organizace, které chtějí self-hosted alternativu k Tecton.
• Databricks Feature Store — Nativní integrace s Unity Catalog a MLflow. Pokud jste v Databricks ekosystému, je to přirozená volba. Vendor lock-in je trade-off.

Klíčové schopnosti feature store v 2026: real-time feature computation (features počítané z streaming dat v sub-second latency), point-in-time correct joins (prevence data leakage při tréningu), feature sharing across teams (jeden feature definition, mnoho modelů) a feature monitoring (drift detection na úrovni individual features).

1. Verzujte všechno — Kód (Git), data (DVC/LakeFS), modely (MLflow registry), features (feature store), konfigurace (GitOps). Reprodukovatelnost je základ.
2. Automatizujte od začátku — Manuální deployment modelu je technický dluh. I první model nasaďte přes CI/CD pipeline — investice se vrátí u druhého modelu.
3. Monitorujte data, ne jen model — 90 % produkčních ML problémů jsou data problémy. Schema validation, distribuce checks a data quality monitoring jsou důležitější než model accuracy monitoring.
4. Definujte performance SLOs — „Model funguje dobře" není metrika. „Accuracy ≥ 0.92 na 7-day rolling window, p99 latency < 100 ms, throughput ≥ 1000 req/s" — to jsou SLOs.
5. Implementujte drift detection od dne jedna — Ne „až budeme mít čas". Data drift je nevyhnutelný — otázka není jestli, ale kdy. NannyML nebo Evidently AI za odpoledne.
6. Testujte modely jako software — Unit testy, integration testy, regression testy, performance testy, fairness testy. Model bez testů je legacy od prvního commitu.
7. Oddělte training a serving infrastrukturu — Training potřebuje GPU burst capacity. Serving potřebuje steady-state s auto-scaling. Sdílená infrastruktura = vzájemné ovlivňování a noční budíky.
8. Používejte feature store od třetího modelu — Jeden model? Features v kódu stačí. Tři modely? Feature duplication a training-serving skew vás sežerou zaživa.
9. Dokumentujte model cards — Každý produkční model má model card: účel, tréninková data, metriky, known limitations, bias assessment, owner, SLA. Google Model Cards framework.
10. Plánujte retraining pipeline od začátku — Model, který se neumí přetrénovat automaticky, je model s expirační dobou. Trigger: schedule (denní/týdenní), drift alert, nebo nová data batch.