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MLOps: Was ist das und warum brauchen wir es?

9. Dezember 2022

Von Modellen für maschinelles Lernen wird erwartet, dass sie sich in der datengesteuerten Geschäftswelt weiterentwickeln und präziser werden, je mehr Daten gesammelt werden. MLOps, die Vereinheitlichung von Workflows für maschinelles Lernen und DevOps-Prinzipien, sorgt dafür, dass diese Erwartung erfüllt wird.

In der software definierten Geschäftswelt ist die Geschwindigkeit der Bereitstellung ein entscheidender Erfolgsfaktor. Infolgedessen hat sich die Softwareentwicklung von einem langsamen und linearen Prozess zu einem iterativen und kontinuierlichen Prozess entwickelt, der von DevOps-Prinzipien geleitet wird. DevOps versetzt Unternehmen in die Lage, Herausforderungen zu meistern, die mit den sich schnell entwickelnden Marktbedingungen verbunden sind. Durch DevOps kann Software schneller als je zuvor in der Unternehmensgeschichte bereitgestellt und aktualisiert werden.

Parallel dazu drehen sich heutzutage fast alle neuen Geschäftsideen darum, wie man die Daten effektiv nutzen kann. Daher setzen viele Unternehmen Techniken des maschinellen Lernens (ML) ein, um ihren Kunden wertvolle Softwarefunktionen zu bieten. 

Der vernünftigste Ansatz besteht darin, ML-Workflows zu entwickeln und sie als Teil des bereits bestehenden DevOps-Prozesses zu integrieren. Dies wird meist als Machine Learning Operations (MLOps) bezeichnet, die Vereinheitlichung von Machine Learning-Workflows und DevOps-Prinzipien.

Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, welche Probleme MLOps im Einzelnen löst, welche Phasen MLOps durchläuft, wie es im Vergleich zu DevOps aussieht und wie einige der erfolgreichsten Geschäftsanwendungen von MLOps aussehen.

Die Bedeutung des maschinellen Lernens in der Industrie

Obwohl es künstliche Intelligenz bereits seit den 50er Jahren gibt, wurden die meisten Fortschritte auf diesem Gebiet erst in jüngster Zeit erzielt. Die Hauptgründe dafür sind die rapide sinkenden Kosten für Allzweck-Rechenhardware und der erhöhte Kommunikations Durchsatz, der neue Möglichkeiten zur Schaffung einer datengesteuerten Welt eröffnet.

In seinem Digital Economy Compass 2019 hat Statista zwei Haupttrends identifiziert, die ein großes Potenzial haben, sowohl die Wirtschaftsmodelle als auch die Art und Weise, wie wir unser Leben führen, zu verändern:

  • die datengesteuerte Welt, die durch das exponentielle Wachstum der digital erfassten Daten angeheizt wird;
  • die zunehmende Bedeutung von KI und ML, die Erkenntnisse aus den Daten gewinnen.

Viele Unternehmen nehmen diese Möglichkeiten ernst. Einige von ihnen haben Jahrzehnte damit verbracht, Daten in ihren Data Lakes zu sammeln und verfügen nun über die Werkzeuge, um sie zu analysieren. Das herausragendste Merkmal des maschinellen Lernens ist die kontinuierliche Verbesserung der Genauigkeit der Ergebnisse durch die Bereitstellung neuer Daten. Wenn neue Daten verfügbar werden, können die Vorhersage- und Klassifizierung Ergebnisse von ML-Algorithmen noch feinkörniger werden.

MLOps Essenz

MLOps ist ein Prozess, der die besten Praktiken der Modellentwicklung für maschinelles Lernen, der Softwareentwicklung und des Betriebs kombiniert, um Daten Wissenschaftlern und IT-Teams die Zusammenarbeit zu ermöglichen und die Effizienz des ML-Workflows zu steigern.

Das Wort MLOps ist eine Kombination aus maschinellem Lernen (ML) und der Softwareentwicklungspraxis DevOps. Laut Gartner ist MLOps eine Untermenge des allgemeineren Begriffs ModelOps. Wie DevOps erhöht MLOps die Geschwindigkeit der Modellentwicklung, verbessert den Workflow durch kontinuierliche Integrations- und Bereitstellungsmethoden und installiert geeignete Validierungsmechanismen neben der Überwachung und dem Gesamtmanagement des Workflows.

MLOps begann als eine Reihe von Best Practices und entwickelt sich rasch zu einem unabhängigen Ansatz für die Verwaltung des Lebenszyklus von ML-Anwendungen, von der Modellerstellung bis hin zu CI/CD, Bereitstellung, Diagnose, Governance, Orchestrierung und Geschäftsmetriken.

MLOps als Lösung für die Herausforderungen der Branche

Machine Learning Operations konzentriert sich auf die Bereitstellung von hochwertigen und robusten ML-Modellen, die in der Produktion eingesetzt werden können. Dadurch beseitigt der Prozess die sogenannte “Einsatzlücke”. MLOps verkürzt die Zeit bis zur Markteinführung und ermöglicht eine effiziente Teamkommunikation.

Lücke bei der Bereitstellung

Wie aus dem Algorithmia-Bericht hervorgeht, haben die meisten Unternehmen, die mit ML und KI experimentieren, noch keinen Weg gefunden, ihre Geschäftsziele zu erreichen. Der Hauptgrund dafür liegt in der Schwierigkeit, die Kluft zwischen Experimenten und dem realen Einsatz von ML-Modellen zu überbrücken.

MLOps schließt die Lücke bei der ML-Bereitstellung, indem es Tools für die einfachere Verwaltung von Modellen in der Produktion anbietet. Als Kernkomponente von MLOps ermöglicht DevOps Softwareunternehmen, von einem monatlichen oder vierteljährlichen Veröffentlichungszyklus zu täglichen oder wöchentlichen Zyklen überzugehen. Der Aufbau von CI/CD-Pipelines für maschinelles Lernen als Teil eines MLOps-Prozesses ist eine größere Herausforderung als bei herkömmlicher Software. Durch die Automatisierung der Datenerfassung, des Modelltrainings und der Modellbewertung können sich Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure jedoch auf die Verbesserung der eingesetzten ML-Modelle konzentrieren, ohne sich um die zugrunde liegenden Bereitstellungsprozesse kümmern zu müssen.

Zeit bis zur Markteinführung

Die schnelle und effektive Entwicklung von ML-Modellen wurde durch das große Ökosystem verfügbarer Modellentwicklungstools wie Pytorch und TensorFlow ermöglicht. Diese Tools sind zwar wertvoll, aber sie ermöglichen nur die schnelle Entwicklung von Ad-hoc-ML-Workflows in einer einzigen Version.

Die ML-Produktion ist jedoch viel mehr als ad-hoc, einmalig versionierte ML-Workflows. Es geht um die kontinuierliche Weiterentwicklung der maschinellen Lernfähigkeiten. Dies ist der Bereich, in dem Machine Learning Operations den größten Wert liefert.

Modelle für maschinelles Lernen verwenden in der Regel hochdimensionale Daten, und die Daten bleiben selten über lange Zeiträume statisch. MLOps bietet Tools, mit denen das Modell planmäßig oder bei Bedarf neu trainiert werden kann, um die Genauigkeit und Robustheit zu erhalten. Außerdem kann es sein, dass Modelle je nach kundenspezifischen Daten pro Kunde neu trainiert werden müssen. In diesen Fällen ermöglichen die MLOps-Techniken eine Massenanpassung als Teil des Automatisierungsworkflows.

Der Aufwand für die notwendige Umschulung kann mit jedem neuen Kunden exponentiell ansteigen. In solchen Fällen liefern ad-hoc und in einer einzigen Version erstellte ML-Workflows schlechte Ergebnisse und sorgen für Chaos in der Verwaltung. Skalierbare Geschäftsmodelle erfordern andere Lösungen. MLOps bietet Tools und Ansätze, um diese Lösungen bereitzustellen. Die Markteinführungszeit für ML-Modelle wird in der Regel an der Geschwindigkeit gemessen, mit der sie sich an veränderte Daten und Marktanforderungen anpassen, und nicht an der Geschwindigkeit, mit der ein einzelnes funktionierendes ML-Modell bereitgestellt wird.

Effiziente Kommunikation im Team

Die Zusammenlegung der Entwicklungs- und Betriebsteams unter einer Haube hat es den Teams ermöglicht, die gleichen Tools zu verwenden und Prozesse zu automatisieren, die traditionell langsam und manuell sind.

Machine Learning Operations ermöglicht es Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und Softwareentwicklern, nebeneinander zu arbeiten und effektiv zu kommunizieren. MLOps fördert die Entwicklung von Pipelines als Priorität gegenüber der isolierten Entwicklung und Bereitstellung von Modellen. Die Aufteilung der Arbeit in MLOps ähnelt einem Microservices-Ansatz für die Entwicklung großer Projekte; ein Datenwissenschaftler muss nicht das gesamte Modell selbst entwickeln. Stattdessen arbeitet das Team an einzelnen Phasen der ML-Pipeline (Vorverarbeitung, Training, Testen). Auf diese Weise können die Teams komplexere Modelle entwickeln und pflegen und langfristig davon profitieren.

Wie sich MLOps von DevOps unterscheidet

Als Praxis der Entwicklung und des Betriebs moderner Softwaresysteme verkürzt DevOps die Entwicklungszyklen und erhöht die Bereitstellungsgeschwindigkeit. MLOps erweitert die Konzepte der kontinuierlichen Integration (CI) und der kontinuierlichen Bereitstellung (CD) auf maschinelle Lernsysteme. Trotz der offensichtlichen Ähnlichkeiten zwischen Machine Learning Ops und DevOps gibt es auch einige Unterschiede.

Zusammensetzung des Teams: Zu den MLOps-Teams gehören Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure, die sich auf die Entwicklung von Phasen in ML-Pipelines konzentrieren. Im Gegensatz zu DevOps verfügen die Mitglieder von MLOps-Teams möglicherweise nicht über das Softwarewissen und die Erfahrung, um zuverlässige, produktionsreife Softwaresysteme zu entwickeln.

Entwicklungsprozess: ML-Modelle werden in einer iterativen und experimentellen Weise entwickelt. Parameter-Tuning und Feature Engineering sind ein wesentlicher Bestandteil der Entwicklung. Während bei DevOps nur Code und Umgebungen versioniert werden. DevOps befasst sich in der Regel mit deterministischen Systemen, während MLOps auf probabilistische Methoden ausgerichtet ist. Daher ist die Herausforderung der Reproduzierbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Software bei MLOps noch größer.

Testen: Das Testen von Machine Learning Operations ist ein viel anspruchsvollerer Prozess als bei DevOps. Das liegt vor allem daran, dass beim maschinellen Lernen die Rohdaten validiert werden müssen, um sicherzustellen, dass die Daten sauber sind und keine Anomalien enthalten, die zu einer schlechten Modellleistung führen könnten. Außerdem müssen die resultierenden “sauberen” Daten anhand statistischer Verteilungsmerkmale getestet werden. Schließlich werden ML-Algorithmen getestet und Leistungsmetriken verfolgt, um sicherzustellen, dass das Modell dem Geschäftsproblem und der Fairness oder ethischen Konformität entspricht.

Einsatz und Produktion: MLOps setzt ML-Systeme als mehrstufige Pipelines ein, die ein automatisches Umlernen der Modelle und Mechanismen für die erneute Bereitstellung erfordern. Modelle in der Produktion müssen überwacht werden, um verschiedene Phänomene wie Modell- und Datenverschiebungen zu erkennen. Diese Phänomene gibt es bei DevOps nicht.

Überblick über die MLOps-Phasen

Vorbereitung der Daten

Der Ausgangspunkt des ML-Workflows sind die Daten. Die Daten stammen aus verschiedenen Quellen und haben unterschiedliche Formate. Daher müssen zunächst Inkonsistenzen in den Daten beseitigt werden. Als nächstes müssen die Daten etikettiert und in ein Format gebracht werden, das ML-Modelle verarbeiten können. Machine Learning Operations ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität in der Phase der Datenaufbereitung und bietet Automatisierungsmechanismen, damit neue und bessere Daten bei der Modellentwicklung verwendet werden. Darüber hinaus ermöglicht MLOps die Versionierung von Quelldaten und Metadaten (Datenattributen).

Entwicklung von Modellen

Die Modellentwicklung besteht in der Regel aus mehreren Teilschritten, z.B. Feature Engineering, Auswahl des ML-Algorithmus, Abstimmung der Hyperparameter, Modellanpassung und Modellbewertung. Mithilfe von Operationen für maschinelles Lernen können Ingenieure während der Modellentwicklungsphase im ML-Workflow Metriken verfolgen und aus Fehlern lernen. Da die Entwicklung von Modellen das Schreiben von Code beinhaltet, sind MLOps-Prozesse für die Versionierung des Quellcodes sehr nützlich. Neben dem Code können auch die Umgebung, Abhängigkeiten und Daten versioniert werden, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten. Mit Hilfe von ML-Pipelines hilft MLOps den Ingenieuren, “Kontrollpunkte” im Prozess zu erstellen und ermöglicht es ihnen, nur die notwendigen Elemente der Pipeline erneut auszuführen, wodurch die Entwicklungszeit reduziert und die Gesamteffizienz des Modellentwicklungsprozesses erhöht wird.

Modell-Validierung

Nachdem Datenwissenschaftler in der Entwicklungsumgebung Modelle mit geeigneter Leistung erstellt haben, müssen diese Modelle in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden, auf die der Endkunde Zugriff hat. Vor dem Einsatz in der realen Welt durchlaufen die entwickelten Modelle normalerweise einen Validierungsprozess. Die Modelle werden aus geschäftlicher, technischer und, falls erforderlich, ethischer Sicht validiert. MLOps unterstützt Sie bei der Validierung der erstellten Modelle, indem es Techniken und Tools zur Automatisierung der Validierung anbietet. Das Beste daran ist vielleicht, dass MLOps dies auf reproduzierbare und kostengünstige Weise erreicht.

Einsatz des Modells

Die Modelle werden in der Produktionsumgebung für maschinelles Lernen eingesetzt und in Kundenanwendungen ausgeführt. Die validierten Modelle können auf der Grundlage der gelieferten Daten Klassifizierungs- oder Vorhersageergebnisse liefern.

Überwachung der Daten

Wenn mehr Daten zur Verfügung stehen, kann sich die Leistung eines Modells sogar verschlechtern und sich erst dann verbessern, wenn seine Parameter entsprechend den neu verfügbaren Daten neu abgestimmt werden. Aus diesem Grund müssen sowohl die Leistung des Modells als auch die Eigenschaften der Eingabedaten kontinuierlich überwacht werden.

Für die Überwachung bietet MLOps verschiedene Tools, die die Leistungsmetriken verfolgen, Modell- oder Datendrifts automatisch erkennen und das Erlernen des Modells auslösen, um die gewünschte Leistung zu garantieren.

MLOps Entwicklungsstufen

Stufe 0 – Keine Automatisierung

Diese Stufe von MLOps ist für Unternehmen üblich, die neu in ML-Workflows sind. Auf dieser Stufe wird MLOpsfast ausschließlich von Datenwissenschaftlern betrieben. Diese Stufe ist für Modelle geeignet, die während ihres Lebenszyklus nicht verändert werden müssen. Die Modelle werden manuell erstellt, bereitgestellt und betrieben. Die Überprüfung der Modell- und Datenverschiebungen und die Nachschulung des Modells bei Bedarf erfolgen vollständig manuell.

Höhepunkte

  • Manueller Prozess – Der Prozess ist hauptsächlich manuell. Die Datenwissenschaftler erstellen Skripte für die Datenaufbereitung, das Modelltraining und die Modellvalidierung.
  • Getrennte Entwicklung und Betrieb – nachdem das Modell vom Entwicklungsteam erstellt und validiert wurde, wird es vom Betriebsteam in die Produktion überführt. Datenwissenschaftler und Betriebsingenieure sind also in getrennten Teams tätig.
  • Seltene Veröffentlichungen – da sich die ML-Modelle und Daten nicht oft ändern, erfolgt die Umschulung und Neueinführung bei Bedarf oder mehrmals pro Jahr.
  • Keine KI – KI wird aufgrund der seltenen Änderungen in der Implementierung ignoriert. Stattdessen erfolgt die Code-Entwicklung über Data Scientist Notebooks (oft mit Hilfe von Jupyter geschrieben).
  • Keine CD – Die CD wird aufgrund der seltenen Veröffentlichungen ignoriert.
  • Umfang der Bereitstellung – die Bereitstellung umfasst nur die Bereitstellung des ML-Modells und nicht die komplette ML-Pipeline.
  • Überwachung – Die Überwachungsmechanismen sind rudimentär und umfassen in der Regel eine einfache Protokollierung.

Herausforderungen und Abhilfemaßnahmen

Trotz der anfänglichen Annahmen, dass sich Modelle und Daten nur selten ändern, erweist sich die Häufigkeit von Änderungen oft als unterschätzt. Eine schlechte Leistung von Modellen in der Produktion führt oft zu Unzufriedenheit der Kunden und zu Umsatzeinbußen. Um hier Abhilfe zu schaffen, muss die Qualität des Modells während der Produktion aktiv überwacht werden. Die Modelle sollten präventiv neu trainiert und neu eingesetzt werden. Außerdem sollten die Teams aktiv mit verschiedenen Modellarchitekturen und Hyperparametersätzen experimentieren.

Stufe 1 – Automatisierte ML-Pipeline

Level 1 MLOps beseitigt die Herausforderungen, die mit den manuellen Prozessen verbunden sind, und ermöglicht eine kontinuierliche Bereitstellung und Verwaltung von Machine Learning-Modellen. Machine Learning Operations auf dieser Ebene unterstützt ML-Modelle in dynamischen Geschäftsumgebungen, in denen mehrere Faktoren Modell- und Datenänderungen auslösen.

Höhepunkte

  • Kontinuierliches Experimentieren – ML-Experimentierschritte werden automatisiert.
  • Kontinuierliches Training – maschinelles Lernen in der Produktion erfordert ständige und automatische Nachschulung.
  • Vereinheitlichter Prozess – Die ML-Pipeline-Implementierung spiegelt sich in der Produktion wider. Die wahre Stärke von MLOps liegt in der Vereinheitlichung von Entwicklungs- und Betriebsumgebung.
  • Modularität – ML-Pipeline-Komponenten sind modular und können in verschiedenen Projekten wiederverwendet und gemeinsam genutzt werden.
  • Kontinuierliche Bereitstellung – die Modellbereitstellung ist automatisiert.
  • Einsatz der Pipeline – neben den Modellen wird auch die gesamte ML-Trainings-Pipeline eingesetzt, um die Modelle automatisch neu zu trainieren.
  • Validierung – Daten und Modelle werden automatisch validiert.
  • Merkmalsspeicher – zentralisierte Speicherung von Merkmalen, die von Modellen zur Klassifizierung oder Vorhersage verwendet werden.
  • Auslöser für ML-Pipelines – Pipelines werden durch die Verfügbarkeit neuer Daten, geplante Ereignisse, Modellverschlechterungen oder nach Bedarf ausgelöst.

Herausforderungen und Abhilfemaßnahmen

Stufe 1 bietet MLOps-Mechanismen für die Bereitstellung von Modellen auf der Grundlage neuer Daten und ist für neue, auf maschinellem Lernen basierende Geschäftsideen nicht geeignet. Wenn ein schnelles Testen neuer Ideen erforderlich ist, muss die Bereitstellung in der Produktion mit CI/CD-Tools erfolgen, die eine Automatisierung ermöglichen.

Stufe 2 – Automatisierte CI/CD-Pipeline

Stufe 2 umfasst alle Highlights von Stufe 1 MLOps und beseitigt die Herausforderungen, die mit der kontinuierlichen Bereitstellung von Modellen und Schulungspipelines verbunden sind. Dies ist eine vollständig automatisierte Stufe von MLOps, die auf CI/CD-Prinzipien basiert. Diese Stufe von Machine Learning Operations eignet sich am besten für dynamische Geschäftsumgebungen, in denen sich die Datenmerkmale und Serviceangebote häufig ändern.

Höhepunkte

  • Kontinuierliche Experimente – ML-Experimentierschritte und die Bereitstellung von Experimenten sind beide automatisiert.
  • Kontinuierliche Bereitstellung – sowohl Pipelines als auch Modelle sind Teil des automatisierten kontinuierlichen Bereitstellungsprozesses.
  • Automatisierte Auslöser – Pipelines werden in der Produktion automatisch auf der Grundlage von geplanten, ereignisbasierten oder bedarfsgesteuerten Auslösern ausgeführt.
  • Überwachung – Statistiken werden auf der Grundlage des Betriebsmodells und der Live-Daten gesammelt. Auf der Grundlage der gesammelten Statistiken werden Auslöser generiert.

Herausforderungen und Abhilfemaßnahmen

Die Schritte der Datenanalyse und der Modellanalyse sind hauptsächlich manuell und erfordern die Arbeit von Datenwissenschaftlern. Mit weiteren Entwicklungen in diesen Bereichen ist es jedoch möglich, diese Schritte zu automatisieren. MLOps liefert die richtigen Tools für deren Automatisierung, wo immer dies möglich ist.

Bemerkenswerte MLOps-Implementierungen

NVIDIA

NVIDIA unterteilt seinen ML-Workflow in Komponenten und hat eine Pipeline-basierte Rückkopplungsschleife geschaffen, in der die operative Ausgabe die ursprüngliche ML-Pipeline optimiert. Die meisten der Pipeline-Komponenten basieren auf Googles MLOps Manifesto. Die von NVIDIA entwickelte Architektur komprimiert den ML-Workflow und verbindet ihn mit dem Endbenutzer und der Anwendung, die die eingesetzten maschinellen Lernmodelle überwacht.

Spotify

Spotify setzt maschinelles Lernen ein, um den Endnutzern seiner Plattform einen Mehrwert zu bieten. In diesem aufschlussreichen Blogbeitrag beschreibt das Unternehmen die Entwicklung seiner Infrastruktur für maschinelles Lernen, die mit den MLOps-Stufen 0, 1 und 2 verglichen werden kann.

In den letzten Jahren ist Spotify erfolgreich zu einer vollständig automatisierten Pipeline für maschinelles Lernen übergegangen und nutzt für die Modellentwicklung und -bereitstellung die bewährten Verfahren und Tools, die MLOps bietet.

Ocado

Als führender reiner Online-Supermarkt nutzt Ocado maschinelles Lernen, um Millionen von Ereignissen effizient zu verarbeiten, die jede Minute auftreten, wenn die Kunden durch den Online-Shop navigieren, ihre virtuellen Warenkörbe füllen, zur Kasse gehen und bezahlen. Ocado setzt ML ein, um ein besseres Einkaufserlebnis zu gewährleisten, Transaktionen zu sichern und seine Lieferkette zu optimieren. Aufgrund der sich ändernden Datenlage und seiner Geschäftsziele implementiert das Unternehmen MLOps, um seine maschinellen Lernmodelle schnell neu zu trainieren und einzusetzen, wenn neue Daten verfügbar werden. Die entwickelten Modelle werden kontinuierlich auf Vertriebsverschiebungen überwacht und bei Bedarf neu trainiert.

Revolut

Revolut, ein reiner Online-Bankdienstleister, trainiert die maschinellen Lernmodelle, die Transaktionsdaten verwenden, um betrügerische Kartentransaktionen zu erkennen. Nach Angaben von Dmitri Lihhatsov von Revolut hat das Unternehmen Sherlock – ein maschinelles Lernsystem zur Betrugserkennung – in nur neun Monaten entwickelt. Das Unternehmen betreibt Sherlock auf der Grundlage der Grundprinzipien von Machine Learning Operations. Darüber hinaus hat es automatisierte Mechanismen für die Bereitstellung von Modellen entwickelt und überwacht die Modelle aktiv und trainiert sie in der Produktion neu.

Netflix

Als weltweit beliebteste Plattform für das Streaming von Fernsehsendungen und Filmen nutzt Netflix Modelle des maschinellen Lernens für fast jede Funktion in seinem Produktangebot, einschließlich eines personalisierten Erlebnisses. Dank MLOps ist das Unternehmen in der Lage, Tausende von maschinellen Lernmodellen zu verwalten. Jedes dieser Modelle arbeitet mit Tausenden von verschiedenen Datensätzen im Hintergrund. Das Training, die Bereitstellung und die gesamte Verwaltung dieser Modelle wäre ohne die von MLOps unterstützten automatisierten Prozesse unmöglich.

Fazit

Ein Modell für maschinelles Lernen ist ein Element der Software, das sich auf Daten stützt, um seine Aufgabe zu erfüllen. Wie bei herkömmlicher Software folgt das ML-Modell beim Einsatz in der Produktion natürlich dem DevOps-Prozess, um den Lebenszyklus der Systementwicklung zu verkürzen und gleichzeitig eine kontinuierliche Bereitstellung hochwertiger Software zu gewährleisten. Wenn der DevOps-Prozess explizit auf das maschinelle Lernen angewendet wird, nennt man ihn Machine Learning Operations. Der Hauptunterschied zwischen beiden besteht darin, dass die zugrunde liegende Qualität der Daten die Qualität des ML-Modells bestimmt. Daher zielt MLOps darauf ab, die Datensätze zu verstehen, zu überwachen und zu verbessern, um die Genauigkeit und Robustheit des ML-Modells zu verbessern.

MLOps ist in der Lage, den ML-Workflow von der Datenaufbereitung bis hin zur Modellbereitstellung und -überwachung vollständig zu automatisieren. Die tatsächliche Implementierung von MLOps erfordert jedoch Kenntnisse und Erfahrungen sowohl im Bereich des maschinellen Lernens als auch im Softwareentwicklungsprozess. Mangelnde Erfahrung in diesen Bereichen hindert Unternehmen oft daran, robuste maschinelle Lernmodelle erfolgreich einzusetzen.

Wir von PixelPlex bieten Unternehmen jeder Größe unsere Dienste bei der Entwicklung und dem Betrieb von MLOps-Systemen an. Unser Team aus erfahrenen Softwareentwicklern und Experten für maschinelles Lernen und unsere langjährige Erfahrung mit erfolgreichen Projekten in diesem Bereich machen uns zu einem idealen Partner für Ihre MLOps-Anforderungen. Sprechen Sie uns jederzeit an und wir helfen Ihnen gerne, Ihr Unternehmen voranzubringen.

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