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Was ist MLOps?
Veröffentlichung: 5. April 2024
Mitwirkende: Tim Mucci, Cole Stryker
MLOps, kurz für Machine Learning Operations (Operationen des maschinellen Lernens), umfasst eine Reihe von Verfahren, die darauf abzielen, eine Produktionslinie zum Erstellen und Ausführen von Modellen für maschinelles Lernen zu erstellen. MLOps hilft Unternehmen, Aufgaben zu automatisieren und Modelle schnell bereitzustellen, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten (Data Scientists, Ingenieure, IT) reibungslos zusammenarbeiten und Modelle für eine bessere Genauigkeit und Leistung überwachen und verbessern können.
Der Begriff MLOps ist eine Kombination aus maschinellem Lernen (ML) und DevOps. Der Begriff wurde 2015 in einem Dokument namens „Hidden technical debt in machine learning systems“ (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) geprägt, in dem die Herausforderungen im Umgang mit großen Datenmengen und die Nutzung von DevOps-Prozessen für bessere ML-Praktiken erläutert wurden. Das Erstellen eines MLOps-Prozesses umfasst die Methodik der kontinuierlichen Integration und kontinuierlichen Bereitstellung (CI/CD) von DevOps, um für jeden Schritt bei der Erstellung eines maschinellen Lernprodukts eine Produktionslinie zu erstellen.
MLOps zielt darauf ab, den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Ausführung von Data-Science-Modellen zu optimieren. Unternehmen sammeln riesige Datenmengen, die wertvolle Einblicke in ihre Abläufe und Verbesserungspotenzial bieten. Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), ermöglicht es Unternehmen, diese Daten mit Algorithmen zu nutzen, die verborgene Muster aufdecken und so Erkenntnisse liefern. Da ML jedoch zunehmend in den täglichen Betrieb integriert wird, wird die effektive Verwaltung dieser Modelle immer wichtiger, um kontinuierliche Verbesserungen und tiefere Erkenntnisse zu gewährleisten.
Vor dem Aufkommen von MLOps war die Verwaltung des ML-Lebenszyklus ein langsamer und mühsamer Prozess, vor allem aufgrund der großen Datensätze, die für die Erstellung von Geschäftsanwendungen erforderlich waren. Die traditionelle ML-Entwicklung umfasst:
- Erhebliche Ressourcen: ML-Projekte erfordern erhebliche Rechenleistung, Speicherkapazität und spezielle Software, was ihre Wartung teuer macht.
- Zeitaufwand: Data Scientists verbringen viel Zeit damit, Modelle manuell zu konfigurieren und zu pflegen, was sie daran hindert, sich auf Innovationen zu konzentrieren.
- Beteiligung unterschiedlicher Teams: Data Scientists, Softwareentwickler und IT-Betrieb arbeiten oft in Silos, was zu Ineffizienz und lückenhafter Kommunikation führt.
Durch die Anwendung eines kollaborativen Ansatzes überbrückt MLOps die Lücke zwischen Data Science und Softwareentwicklung. Es nutzt Automatisierung, CI/CD und maschinelles Lernen, um die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von ML-Systemen zu optimieren. Dieser Ansatz fördert die enge Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Softwareentwicklern und IT-Mitarbeitern und sorgt so für einen reibungslosen und effizienten ML-Lebenszyklus.
Maschinelles Lernen und MLOps sind miteinander verflochtene Konzepte, die jedoch unterschiedliche Phasen und Ziele innerhalb des Gesamtprozesses darstellen. ML konzentriert sich auf die technischen Nuancen der Erstellung und Verfeinerung von Modellen. Das übergeordnete Ziel besteht darin, genaue Modelle zu entwickeln, die verschiedene Aufgaben wie Klassifizierung, Vorhersage oder Bereitstellung von Empfehlungen übernehmen können, um sicherzustellen, dass das Endprodukt seinen beabsichtigten Zweck effizient erfüllt.
MLOps legt den Schwerpunkt auf die umfassende Verwaltung des Lebenszyklus von Modellen für maschinelles Lernen, der von der Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen bis zur sorgfältigen Überwachung ihrer Leistung und ihrer Aktualisierung bei Bedarf reicht. Ziel ist es, den Bereitstellungsprozess zu rationalisieren, zu gewährleisten, dass die Modelle mit maximaler Effizienz arbeiten und ein Umfeld der kontinuierlichen Verbesserung zu fördern. Durch die Konzentration auf diese Bereiche stellt MLOps sicher, dass Modelle für maschinelles Lernen die unmittelbaren Anforderungen ihrer Anwendungen erfüllen und sich im Laufe der Zeit anpassen, um unter sich ändernden Bedingungen relevant und effektiv zu bleiben.
Während sich ML auf die technische Erstellung von Modellen konzentriert, liegt der Schwerpunkt von MLOps auf der praktischen Umsetzung und der laufenden Verwaltung dieser Modelle in einer realen Umgebung.
ML-Modelle arbeiten im Hintergrund innerhalb verschiedener Anwendungen, von Empfehlungssystemen, die Produkte vorschlagen, bis hin zu Chatbots, die Interaktionen mit dem Kundenservice automatisieren. ML verbessert auch die Suchmaschinenergebnisse, personalisiert Inhalte und verbessert die Automatisierungseffizienz in Bereichen wie Spam und Betrugserkennung. Virtuelle Assistenten und intelligente Geräte nutzen die Fähigkeit von ML, gesprochene Sprache zu verstehen und Aufgaben auf der Grundlage von Sprachanfragen auszuführen. ML und MLOps sind komplementäre Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine erfolgreiche Pipeline für maschinelles Lernen zu schaffen.
Die Vorteile von MLOps
MLOps rationalisiert die Modellerstellung, um die Effizienz zu verbessern, die Genauigkeit zu erhöhen, die Markteinführung zu beschleunigen und Skalierbarkeit und Governance sicherzustellen.
MLOps automatisiert manuelle Aufgaben und setzt so wertvolle Zeit und Ressourcen für Data Scientists und Ingenieure frei, die sich auf übergeordnete Aktivitäten wie Modellentwicklung und Innovation konzentrieren können. Zum Beispiel erfordert ein personalisierter Produktempfehlungsalgorithmus ohne MLOps, dass Data Scientists Daten manuell vorbereiten und für die Produktion bereitstellen. Gleichzeitig müssen die Betriebsteams die Leistung des Modells überwachen und manuell eingreifen, wenn Probleme auftreten. Dieser Prozess ist zeitaufwändig, anfällig für menschliche Fehler und schwer skalierbar.
MLOps erleichtert die kontinuierliche Überwachung und Verbesserung von Modellen und ermöglicht eine schnellere Identifizierung und Behebung von Problemen, was zu genaueren und zuverlässigeren Modellen führt. Ohne MLOps müssen Betrugsanalysten Daten manuell analysieren, um Regeln zur Erkennung betrügerischer Transaktionen zu erstellen. Diese statischen Modelle sind hilfreich, aber anfällig für Datendrift, was zu einer Verschlechterung der Leistung des Modells führt.
Durch die Rationalisierung des ML-Lebenszyklus ermöglicht MLOps Unternehmen, Modelle schneller bereitzustellen und sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen. Traditionell kann die Entwicklung eines neuen Modells für maschinelles Lernen Wochen oder Monate dauern, um sicherzustellen, dass jeder Schritt des Prozesses korrekt ausgeführt wird. Die Daten müssen vorbereitet und das ML-Modell muss erstellt, trainiert, getestet und für die Produktion freigegeben werden. In einer Branche wie dem Gesundheitswesen ist das Risiko, ein fehlerhaftes Modell zu genehmigen, zu groß, um anders zu handeln.
MLOps etabliert einen definierten und skalierbaren Entwicklungsprozess, der Konsistenz, Reproduzierbarkeit und Governance während des gesamten ML-Lebenszyklus gewährleistet. Manuelle Bereitstellung und Überwachung sind langsam und erfordern einen erheblichen menschlichen Aufwand, was die Skalierbarkeit beeinträchtigt. Ohne eine ordnungsgemäße zentralisierte Überwachung kann es bei einzelnen Modellen zu unbemerkten Leistungsproblemen kommen, die sich auf die Gesamtgenauigkeit auswirken.
MLOps und DevOps konzentrieren sich auf unterschiedliche Aspekte des Entwicklungsprozesses. DevOps konzentriert sich auf die Rationalisierung der Entwicklung, des Testens und der Bereitstellung traditioneller Softwareanwendungen. Der Schwerpunkt liegt auf der Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams, um Prozesse zu automatisieren und die Geschwindigkeit und Qualität der Softwarebereitstellung zu verbessern.
MLOps baut auf den DevOps-Prinzipien auf und wendet sie auf den Lebenszyklus des maschinellen Lernens an. Es geht über die Bereitstellung von Code hinaus und umfasst Datenverwaltung, Modelltraining, Überwachung und kontinuierliche Verbesserung.
MLOps nutzt zwar viele der gleichen Prinzipien wie DevOps, führt jedoch zusätzliche Schritte und Überlegungen ein, die für die Komplexität des Aufbaus und der Wartung von Systemen für maschinelles Lernen einzigartig sind.
Die Einhaltung der folgenden Prinzipien ermöglicht es Unternehmen, eine robuste und effiziente MLOps-Umgebung zu schaffen, die das Potenzial des maschinellen Lernens voll ausschöpft.
1. Zusammenarbeit: MLOps betont den Abbau von Silos zwischen Data Scientists, Softwareingenieuren und dem IT-Betrieb. Das fördert die Kommunikation und stellt sicher, dass alle Beteiligten den gesamten Prozess verstehen und effektiv dazu beitragen.
2. Kontinuierliche Verbesserung: MLOps fördert einen iterativen Ansatz, bei dem die Modelle ständig überwacht, bewertet und angepasst werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Modelle relevant und genau bleiben und den sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht werden.
3. Automatisierung: Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Datenaufbereitung, Modelltraining und Bereitstellung verschafft Data Scientists und Ingenieuren wertvolle Zeit, um sich auf übergeordnete Aktivitäten wie Modellentwicklung und Innovation zu konzentrieren.
4. Reproduzierbarkeit: Die MLOps-Praktiken stellen sicher, dass Experimente und Einsätze reproduzierbar sind, was die Fehlersuche, den Austausch und den Vergleich von Ergebnissen erleichtert. Dies fördert die Transparenz und erleichtert die Zusammenarbeit.
5. Versionierung: Eine effektive Versionierung von Daten, Modellen und Code ermöglicht die Nachverfolgung von Änderungen, die Wiederherstellung früherer Versionen bei Bedarf und die Gewährleistung der Konsistenz in verschiedenen Phasen des ML-Lebenszyklus.
6. Überwachung und Observability: MLOps überwacht kontinuierlich die Leistung, Datenqualität und den Zustand der Infrastruktur von Modellen. Dies ermöglicht eine proaktive Erkennung und Behebung von Problemen, bevor sie sich auf Produktionssysteme auswirken.
7. Governance und Sicherheit: MLOps-Praktiken berücksichtigen die Einhaltung von Vorschriften und ethischen Richtlinien und gewährleisten gleichzeitig einen sicheren Zugriff, Datenschutz und Modellsicherheit während des gesamten ML-Lebenszyklus.
8. Skalierbarkeit und Sicherheit: Skalierbare und sichere Designs können sich an wachsende Datenmengen, erhöhte Modellkomplexität und wachsende Anforderungen von ML-Projekten anpassen und sicherstellen, dass die Systeme auch im Zuge ihrer Weiterentwicklung robust und effizient bleiben.
Was sind die wichtigsten Elemente einer effektiven MLOps-Strategie?
MLOps erfordert Fähigkeiten, Tools und Praktiken, um den Lebenszyklus des maschinellen Lernens effektiv zu verwalten. MLOps-Teams benötigen vielfältige Fähigkeiten, die sowohl technische als auch soziale Kompetenzen umfassen. Sie müssen die gesamte Data-Science-Pipeline verstehen, von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis hin zur Auswertung. Außerdem ist die Vertrautheit mit Softwareentwicklungspraktiken wie Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines und Containerisierung von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus sind Kenntnisse der DevOps-Prinzipien, des Infrastrukturmanagements und der Automatisierungstools für die effiziente Bereitstellung und den effizienten Betrieb von ML-Modellen unerlässlich.
Neben dem technischen Fachwissen spielen Soft Skills eine entscheidende Rolle für erfolgreiche MLOps. Die effektive Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams (Data Scientists, Ingenieure für maschinelles Lernen und IT-Experten) ist entscheidend für eine reibungslose Zusammenarbeit und einen reibungslosen Wissensaustausch. Starke Kommunikationsfähigkeiten sind notwendig, um technische Konzepte in klare und präzise Sprache für verschiedene Stakeholder mit und ohne technischen Hintergrund zu übersetzen.
MLOps nutzt verschiedene Tools, um den Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu vereinfachen.
- Frameworks für maschinelles Lernen wie Kubernetes, TensorFlow und PyTorch für Modellentwicklung und Training.
- Versionskontrollsysteme wie Git zur Verfolgung von Code- und Modellversionen.
- CI/CD-Tools wie Jenkins oder GitLab CI/CD für die Automatisierung von Modellerstellung, Tests und Bereitstellung.
- MLOps-Plattformen wie Kubeflow und MLflow zur Verwaltung der Lebenszyklen, Bereitstellung und Überwachung von Modellen.
- Cloud-Computing-Plattformen wie AWS, Azure und IBM Cloud bieten eine skalierbare Infrastruktur für die Ausführung und Verwaltung von ML-Workloads.
Zu einer effektiven MLOps-Praxis gehört die Einführung genau definierter Verfahren, die eine effiziente und zuverlässige Entwicklung des maschinellen Lernens gewährleisten. Im Kern geht es darum, eine dokumentierte und wiederholbare Abfolge von Schritten für alle Phasen des ML-Lebenszyklus einzurichten, die Klarheit und Konsistenz zwischen den verschiedenen am Projekt beteiligten Teams fördert. Darüber hinaus sind die Versionierung und Verwaltung von Daten, Modellen und Code von entscheidender Bedeutung. Durch die Nachverfolgung von Änderungen und die Pflege verschiedener Versionen können Teams problemlos auf frühere Versionen zurückgreifen, Experimente genau reproduzieren, Änderungen im Laufe der Zeit im Auge behalten und die Nachvollziehbarkeit während des gesamten Entwicklungszyklus sicherstellen.
Die kontinuierliche Überwachung der Modellleistung hinsichtlich Genauigkeitsabweichungen, Verzerrungen und anderen potenziellen Problemen spielt eine entscheidende Rolle für die Aufrechterhaltung der Effektivität von Modellen und die Vermeidung unerwarteter Ergebnisse. Die Überwachung der Leistung und des Zustands von ML-Modellen stellt sicher, dass sie auch nach der Bereitstellung die beabsichtigten Ziele erreichen. Durch proaktives Erkennen und Beheben dieser Probleme können Unternehmen eine optimale Modellleistung aufrechterhalten, Risiken mindern und sich an veränderte Bedingungen oder Feedback anpassen.
CI/CD-Pipelines optimieren den Entwicklungsprozess weiter und spielen eine wichtige Rolle bei der Automatisierung der Erstellungs-, Test- und Bereitstellungsphasen von ML-Modellen. Die Implementierung von CI/CD-Pipelines verbessert nicht nur die Konsistenz und Effizienz von maschinellen Lernprojekten, sondern beschleunigt auch die Bereitstellungszyklen, sodass Teams Innovationen schneller und mit größerem Vertrauen in die Zuverlässigkeit ihrer ML-Lösungen auf den Markt bringen können. Die Automatisierung der Erstellungs-, Test- und Bereitstellungsphasen von ML-Modellen verringert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler und erhöht die Gesamtzuverlässigkeit der ML-Systeme.
Zusammenarbeit ist die Grundlage für erfolgreiche MLOps. Offene Kommunikation und Teamarbeit zwischen Data Scientists, Ingenieuren und Betriebsteams sind entscheidend. Dieser kollaborative Ansatz bricht Silos auf, fördert den Wissensaustausch und sorgt für einen reibungslosen und erfolgreichen Einsatz des maschinellen Lernens. Durch die Integration verschiedener Perspektiven in den Entwicklungsprozess können MLOps-Teams robuste und effektive ML-Lösungen entwickeln, die die Grundlage für eine starke MLOps-Strategie bilden.
Die MLOps-Pipeline umfasst verschiedene Komponenten, die den Lebenszyklus des maschinellen Lernens rationalisieren, von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zur Überwachung.
Datenmanagement
Die Datenverwaltung ist ein entscheidender Aspekt des Lebenszyklus von Data Science und umfasst mehrere wichtige Aktivitäten. Die Datenakquisition ist der erste Schritt. Hierbei werden Rohdaten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Sensoren und APIs erfasst. Diese Phase ist entscheidend für das Sammeln der Informationen, die die Grundlage für die weitere Analyse und das Training des Modells bilden werden.
Nach der Erfassung wird eine Datenvorverarbeitung durchgeführt, um sicherzustellen, dass die Daten in einem geeigneten Format für die Analyse vorliegen. In diesem Schritt werden die Daten bereinigt, um etwaige Ungenauigkeiten oder Inkonsistenzen zu beseitigen, und so transformiert, dass sie den Anforderungen der Analyse oder des Modelltrainings entsprechen. Der Umgang mit fehlenden Werten, Normalisierung und Funktionsentwicklung sind typische Aktivitäten in dieser Phase, die darauf abzielen, die Qualität und Nützlichkeit der Daten für die Vorhersagemodellierung zu verbessern.
Die Datenversionierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Integrität und Reproduzierbarkeit der Datenanalyse. Dabei geht es um die Verfolgung und Verwaltung verschiedener Versionen der Daten, was die Rückverfolgbarkeit der Ergebnisse gewährleistet und die Möglichkeit bietet, bei Bedarf zu früheren Zuständen zurückzukehren. Durch die Versionierung wird sichergestellt, dass andere Personen Analysen replizieren und überprüfen können, was die Transparenz und Zuverlässigkeit von Data-Science-Projekten fördert.
Anschließend wird das Konzept eines Funktionsspeichers als zentralisiertes Repository zum Speichern und Verwalten von Features eingeführt, die beim Modelltraining verwendet werden. Funktionsspeicher fördern die Konsistenz und Wiederverwendbarkeit von Funktionen über verschiedene Modelle und Projekte hinweg. Durch ein dediziertes System zur Funktionsverwaltung können Teams sicherstellen, dass sie die relevantesten und neuesten Funktionen verwenden.
Entwicklung von Modellen
Die Modellentwicklung ist eine zentrale Phase im Data-Science-Prozess, die sich auf die Entwicklung und Anpassung von Modellen für maschinelles Lernen konzentriert. Diese Phase beginnt mit dem Modelltraining, bei dem die vorbereiteten Daten verwendet werden, um Modelle für maschinelles Lernen mit ausgewählten Algorithmen und Frameworks zu trainieren. Ziel ist es, dem Modell beizubringen, genaue Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage der Daten zu treffen, mit denen es trainiert wurde.
Ein wesentlicher Aspekt der Modellentwicklung ist die Versionierung und das Verfolgen von Experimenten. Dabei werden die verschiedenen Modellversionen, die verwendeten Hyperparameterkonfigurationen und die Ergebnisse verschiedener Experimente detailliert aufgezeichnet. Eine solch sorgfältige Dokumentation ist entscheidend für den Vergleich verschiedener Modelle und Konfigurationen und erleichtert die Ermittlung der effektivsten Ansätze. Dieser Prozess trägt zur Optimierung der Modellleistung bei und stellt sicher, dass der Entwicklungsprozess transparent und reproduzierbar ist.
Im Anschluss an die Trainingsphase wird eine Modellbewertung durchgeführt, um die Leistung der Modelle anhand unbekannter Daten zu beurteilen. Die Evaluierung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Modelle in realen Szenarien gut funktionieren. Metriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf und Fairness messen, wie gut das Modell die Projektziele erfüllt. Diese Metriken bieten eine quantitative Grundlage für den Vergleich verschiedener Modelle und die Auswahl des besten Modells für die Bereitstellung. Durch eine sorgfältige Bewertung können Data Scientists potenzielle Probleme wie Verzerrungen oder Überanpassungen identifizieren und beheben und so sicherstellen, dass das endgültige Modell effektiv und gerecht ist.
Modellimplementierung
Der Einsatz eines Modells für maschinelles Lernen umfasst die Modellbereitstellung, einen Prozess, bei dem das Modell von einer Entwicklungsumgebung in eine Produktionsumgebung überführt wird, wo es einen echten Mehrwert bieten kann. Dieser Schritt beginnt mit der Paketierung und Bereitstellung von Modellen, bei der trainierte Modelle für die Verwendung vorbereitet und in Produktionsumgebungen bereitgestellt werden. Die Produktionsumgebungen können je nach den spezifischen Anforderungen und Einschränkungen des Projekts variieren, einschließlich Cloud-Plattformen und On-Premises-Servern. Ziel ist es, sicherzustellen, dass das Modell zugänglich ist und in einer Live-Umgebung effektiv arbeiten kann.
Nach der Bereitstellung verlagert sich der Schwerpunkt auf das Model Serving, d.h. die Bereitstellung von Output-APIs. Dieser Schritt muss zuverlässig und effizient ausgeführt werden, um sicherzustellen, dass sich die Endbenutzer darauf verlassen können, dass das Modell zeitnah und genau ist. Oft ist ein gut durchdachtes System erforderlich, das Anfragen in großem Umfang bearbeiten und den Benutzern Antworten mit niedriger Latenz geben kann.
Das Infrastrukturmanagement ist eine weitere entscheidende Komponente der Modellbereitstellung.
Das Management umfasst die Überwachung der zugrunde liegenden Hardware- und Software-Frameworks, die einen reibungslosen Betrieb der Modelle in der Produktion ermöglichen. Zu den Schlüsseltechnologien in diesem Bereich gehören Containerisierung und Orchestrierungstools, die dabei helfen, die Modelle nach Bedarf zu verwalten und zu skalieren. Diese Tools stellen sicher, dass die bereitgestellten Modelle resilient und skalierbar sind und den Anforderungen von Produktions-Workloads gerecht werden. Durch sorgfältiges Bereitstellungs- und Infrastrukturmanagement können Unternehmen den Nutzen und die Wirkung ihrer Modelle des maschinellen Lernens in realen Anwendungen maximieren.
Überwachung und Optimierung
Im Lebenszyklus eines implementierten maschinellen Lernmodells sorgt kontinuierliche Wachsamkeit für Effektivität und Fairness im Laufe der Zeit. Die Modellüberwachung bildet den Eckpfeiler dieser Phase und beinhaltet die laufende Überprüfung der Leistung des Modells in der Produktionsumgebung. Dieser Schritt hilft dabei, aufkommende Probleme wie Genauigkeitsabweichungen, Verzerrungen und Bedenken hinsichtlich der Fairness zu identifizieren, die den Nutzen oder die ethische Bewertung des Modells beeinträchtigen könnten. Bei der Überwachung geht es darum, die aktuelle Leistung des Modells zu überwachen und potenziellen Problemen vorzugreifen, bevor sie eskalieren.
Die Einrichtung robuster Alarmierungs- und Benachrichtigungssysteme ist unerlässlich, um die Überwachungsmaßnahmen zu ergänzen. Diese Systeme dienen als Frühwarnmechanismus und melden Anzeichen von Leistungseinbußen oder neu auftretenden Problemen mit den eingesetzten Modellen. Durch rechtzeitige Benachrichtigungen können Data Scientists und Ingenieure diese Bedenken schnell untersuchen und ausräumen, wodurch ihre Auswirkungen auf die Leistung des Modells und die Erfahrung der Endbenutzer minimiert werden.
Die aus der kontinuierlichen Überwachung und dem Warnsystem gewonnenen Erkenntnisse fließen in den Prozess des Neutrainings und der Verbesserung des Modells ein, bei dem die Modelle mit neuen Daten aktualisiert oder verbesserte Algorithmen integriert werden, um ihre Leistung zu verbessern. Das erneute Trainieren von Modellen ist keine einmalige Aufgabe, sondern dies muss immer wieder geschehen. Neue Daten können Veränderungen in den zugrunde liegenden Mustern oder Beziehungen widerspiegeln, auf die Data Scientists das Modell trainiert haben. Durch die iterative Verbesserung der Modelle auf der Grundlage der neuesten Daten und technologischen Fortschritte können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Lösungen für das maschinelle Lernen genau, fair und relevant bleiben und so ihren Wert langfristig aufrechterhalten. Dieser Zyklus aus Überwachung, Warnung und Verbesserung ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Integrität und Effizienz von Modellen für maschinelles Lernen in dynamischen realen Umgebungen.
Zusammenarbeit und Governance
Die Schaffung eines optimierten und effizienten Workflows erfordert die Einführung mehrerer Praktiken und Tools, von denen die Versionskontrolle als Eckpfeiler gilt. Mithilfe von Systemen wie Git können Teams Änderungen an Code, Daten und Modellen sorgfältig verfolgen und verwalten. Die Förderung einer kollaborativen Umgebung erleichtert den Teammitgliedern die Zusammenarbeit an Projekten und stellt sicher, dass alle Änderungen dokumentiert und bei Bedarf rückgängig gemacht werden können. Die Möglichkeit, auf frühere Versionen zurückzugreifen, ist von unschätzbarem Wert, insbesondere wenn neue Änderungen zu Fehlern führen oder die Effektivität der Modelle beeinträchtigen.
Durch die Ergänzung der technischen Genauigkeit der Versionskontrolle und die Integration von Tools für die Zusammenarbeit können diese Plattformen die Kommunikation und den Wissensaustausch zwischen den verschiedenen an der MLOps-Pipeline beteiligten Stakeholdern, darunter Data-Science-Teams, Ingenieure und andere Stakeholder, verbessern. Durch die Optimierung der Kommunikation helfen diese Tools, Projektziele aufeinander abzustimmen, Erkenntnisse auszutauschen und Probleme effizienter zu lösen, wodurch die Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse beschleunigt werden.
Auf einer höheren Betriebsebene hat das Prinzip der ML-Governance Vorrang. Sie umfasst die Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien und Leitfäden, die eine verantwortungsvolle Entwicklung, Bereitstellung und Nutzung von Modellen für maschinelles Lernen regeln. Solche Governance-Frameworks sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die Modelle auf ethische Weise entwickelt und verwendet werden, wobei Gerechtigkeit, Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gebührend berücksichtigt werden. Die Etablierung einer robusten ML-Governance-Strategie ist unerlässlich, um Risiken zu mindern, sich vor Technologiemissbrauch zu schützen und sicherzustellen, dass Initiativen für maschinelles Lernen mit umfassenderen ethischen und rechtlichen Standards im Einklang stehen. Diese Praktiken – Versionskontrolle, Tools für die Zusammenarbeit und ML-Governance – bilden zusammen das Rückgrat eines ausgereiften und verantwortungsvollen MLOps-Ökosystems, und versetzen das Team in die Lage, wirkungsvolle und nachhaltige Lösungen für maschinelles Lernen bereitzustellen.
Dieser gesamte Pipeline-Prozess ist iterativ angelegt, wobei Erkenntnisse aus der Überwachung und Optimierung in die Modellentwicklung einfließen und zu kontinuierlichen Verbesserungen führen. Zusammenarbeit und Governance sind während des gesamten Lebenszyklus entscheidend, um eine reibungslose Ausführung und die verantwortungsvolle Nutzung von ML-Modellen zu gewährleisten.
Für die erfolgreiche Implementierung und kontinuierliche Unterstützung von MLOps ist die Einhaltung einiger zentraler Best Practices erforderlich. Die Priorität liegt in der Einrichtung eines transparenten ML-Entwicklungsprozesses, der alle Phasen abdeckt, einschließlich Datenauswahl, Modelltraining, Einsatz, Überwachung und Einbindung von Feedback-Schleifen zur Verbesserung. Wenn Teammitglieder Einblick in diese Methoden haben, sind die Übergänge zwischen den Projektphasen reibungsloser, was die Gesamteffizienz des Entwicklungsprozesses verbessert.
Ein wichtiger Aspekt von MLOps ist die Versionierung und Verwaltung von Daten, Modellen und Code. Durch die Pflege verschiedener Versionen dieser Komponenten können die Teams Änderungen im Laufe der Zeit effektiv nachverfolgen, was für die Fehlerbehebung, die Gewährleistung der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse und die Vereinfachung von Rollback-Prozessen bei Bedarf unerlässlich ist. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Integrität des Entwicklungsprozesses zu wahren und sorgt dafür, dass ML-Projekte nachvollziehbar sind.
Die Überwachung der Leistung und des Zustands von ML-Modellen ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass sie auch nach der Bereitstellung die beabsichtigten Ziele erreichen. Dazu gehört die regelmäßige Bewertung von Modellabweichungen, Verzerrungen und anderen potenziellen Problemen, die ihre Effektivität beeinträchtigen könnten. Durch proaktives Erkennen und Beheben dieser Probleme können Unternehmen eine optimale Modellleistung aufrechterhalten, Risiken mindern und sich an veränderte Bedingungen oder Feedback anpassen.
CI/CD-Pipelines spielen eine wichtige Rolle bei der Automatisierung und Rationalisierung der Erstellungs-, Test- und Bereitstellungsphasen von ML-Modellen. Die Implementierung von CI/CD-Pipelines verbessert nicht nur die Konsistenz und Effizienz von maschinellen Lernprojekten, sondern beschleunigt auch die Bereitstellungszyklen, sodass Teams Innovationen schneller und mit größerem Vertrauen in die Zuverlässigkeit ihrer ML-Lösungen auf den Markt bringen können.
Generative KI (GenAI) hat zwar das Potenzial, MLOps zu beeinflussen, ist aber ein aufstrebendes Feld, dessen konkrete Auswirkungen noch erforscht und entwickelt werden. GenAI könnte den MLOps-Workflow verbessern, indem es arbeitsintensive Aufgaben wie die Datenbereinigung und -aufbereitung automatisiert. Dies könnte die Effizienz steigern und es Data Scientists und Ingenieuren ermöglichen, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren. Darüber hinaus könnte die laufende Forschung zu GenAI die automatische Generierung und Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen ermöglichen, was einen Weg zu einer schnelleren Entwicklung und Verfeinerung bietet. Allerdings müssen die Probleme der Modelltransparenz und -verzerrung noch vollständig gelöst werden.
Auch die Integration von generativer KI in MLOps ist mit Herausforderungen verbunden. Ein Hauptanliegen ist es, sicherzustellen, dass die Modelle interpretierbar und vertrauenswürdig sind. Denn für eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung ist es unerlässlich zu verstehen, wie die Modelle zu ihren Entscheidungen kommen, und die Möglichkeit zu haben, Vorurteile abzuschwächen. Generative KI bietet zwar aufregende Möglichkeiten für MLOps, bringt aber auch kritische Fragen mit sich, die gründlich geprüft und mit Bedacht gelöst werden müssen.
Large Language Models (LLMs) sind fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen, die spezielle Trainings- und Bereitstellungsprozesse erfordern, weshalb MLOps-Methoden für ihr Lebenszyklusmanagement von entscheidender Bedeutung sind.
MLOps rationalisiert die LLM-Entwicklung durch die Automatisierung von Data Preparation- und Modelltrainingsaufgaben und gewährleistet eine effiziente Versionierung und Verwaltung für eine bessere Reproduzierbarkeit. MLOps-Prozesse verbessern die Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Wartungsprozesse von LLMs, indem sie Herausforderungen wie Verzerrungen angehen und Fairness bei den Modellergebnissen sicherstellen.
Darüber hinaus bieten LLMs potenzielle Vorteile für MLOps-Praktiken, darunter die Automatisierung der Dokumentation, die Unterstützung bei Codeüberprüfungen und Verbesserungen bei der Datenvorverarbeitung. Diese Beiträge könnten die Effizienz und Effektivität von MLOps-Workflows erheblich verbessern.
MLOps-Ebenen
Es gibt drei Ebenen der MLOps-Implementierung. Jede Ebene stellt einen Fortschritt hin zu einer höheren Automatisierungsreife innerhalb einer Organisation dar.
Hier setzen die meisten Unternehmen an. Modelle werden manuell erstellt und einzeln verwaltet, häufig von Data Scientists. Dieser Ansatz ist ineffizient, fehleranfällig und schwer zu skalieren, wenn die Projekte wachsen. Stellen Sie sich den Aufbau und die Bereitstellung von Modellen so vor, als würden Sie ein Möbelstück Schraube für Schraube zusammensetzen – langsam, mühsam und fehleranfällig.
Die Einführung der Automatisierung. Skripte oder einfache CI/CD-Pipelines übernehmen wichtige Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Bereitstellung. Dieses Niveau bringt Effizienz und Konsistenz, ähnlich wie ein vorgebohrter Möbelbausatz – schneller und weniger fehleranfällig, aber es mangelt ihm immer noch an Funktion.
Die ML-Pipeline wurde nahtlos in bestehende CI/CD-Pipelines integriert. Diese Ebene ermöglicht die kontinuierliche Integration, Bereitstellung und Bereitstellung von Modellen, wodurch der Prozess reibungsloser und schneller wird. Stellen Sie sich vor, Sie hätten einen Möbelbausatz mit klaren Anweisungen – effiziente und schnelle Iterationen sind jetzt möglich.
Diese Ebene geht noch einen Schritt weiter und umfasst Funktionen wie kontinuierliche Überwachung, erneutes Modell-Training und automatisierte Rollback-Funktionen. Zusammenarbeit, Versionskontrolle und Governance werden ebenfalls zu wichtigen Aspekten. Stellen Sie sich ein intelligentes Möbelsystem vor, das Verschleiß automatisch überwacht, sich selbst repariert und sogar seine vollständig optimierte und robuste Software aktualisiert, genau wie eine ausgereifte MLOps-Umgebung.
Das Erreichen der höchsten MLOps-Ebenen ist nicht immer notwendig oder praktisch. Die optimale Ebene für Ihr Unternehmen hängt von seinen spezifischen Bedürfnissen und Ressourcen ab. Das Verständnis dieser Ebenen hilft Ihnen jedoch, Ihren aktuellen Zustand zu bewerten und Verbesserungsbereiche auf Ihrer MLOps-Journey zu identifizieren – Ihrem Weg zum Aufbau einer effizienten, zuverlässigen und skalierbaren Umgebung für maschinelles Lernen.
Letztlich stellt MLOps einen Wandel in der Art und Weise dar, wie Unternehmen Modelle für maschinelles Lernen entwickeln, bereitstellen und verwalten, und bietet einen umfassenden Rahmen zur Optimierung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Durch die Unterstützung einer kollaborativen Umgebung, die die Lücke zwischen Data Scientists, ML-Ingenieuren und IT-Experten schließt, vereinfacht MLOps die effiziente Produktion ML-gestützter Lösungen.
Es stellt sicher, dass die Daten bei jedem Schritt für den Erfolg optimiert werden, von der Datenerfassung bis zur realen Anwendung. Mit dem Schwerpunkt auf kontinuierlicher Verbesserung ermöglicht MLOps die agile Anpassung von Modellen an neue Daten und sich entwickelnde Anforderungen und stellt so deren fortlaufende Genauigkeit und Relevanz sicher. Durch die Anwendung von MLOps-Praktiken in verschiedenen Branchen können Unternehmen das volle Potenzial des maschinellen Lernens ausschöpfen, von der Optimierung von E-Commerce-Empfehlungen bis hin zur Verbesserung der Betrugserkennung und darüber hinaus.
Der Erfolg von MLOps hängt von einer klar definierten Strategie, den richtigen technologischen Werkzeugen und einer Kultur ab, die Zusammenarbeit und Kommunikation wertschätzt.
Weiterführende Lösungen
Auf nur einer Plattform können Sie KI in Ihrem Unternehmen bereitstellen und integrieren, alle Datenquellen verwalten und verantwortungsvolle KI-Workflows beschleunigen.
Synchronisieren Sie DevOps und ModelOps, um KI-Modelle in nahezu jeder Cloud zu erstellen und zu skalieren.
Zugehörige Ressourcen
Lernen Sie die drei Hauptkategorien des maschinellen Lernens kennen und erfahren Sie, wie maschinelles Lernen funktioniert und wie es eingesetzt werden kann.
Eine ausführliche Einführung in Algorithmen des maschinellen Lernens, in der erklärt wird, was sie sind, welche verschiedenen Typen es gibt und wie sie in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.
Entdecken Sie, wie Pipelines für maschinelles Lernen Workflows rationalisieren, die Effizienz steigern und das verborgene Potenzial von ML-Modellen erschließen können.