MLOps (Machine Learning Operations) là một bộ công cụ và phương pháp luận AI giúp quản lý vòng đời của các mô hình học máy từ khâu phát triển đến triển khai và vận hành trong môi trường sản xuất. Các nền tảng này tập trung vào theo dõi hiệu suất mô hình, quản lý phiên bản (versioning), giám sát độ lệch dữ liệu (data drift), và tự động hóa các pipeline ML. Mục tiêu chính là đảm bảo các mô hình AI hoạt động ổn định, chính xác, có thể mở rộng và tuân thủ các quy tắc trong môi trường thực tế.