Was ist MLOps
MLOps, kurz für Machine Learning Operations, besteht aus einer Reihe von Verfahren, die den Prozess der Erstellung, Bereitstellung und Wartung von Machine Learning-Modellen automatisieren. Im Wesentlichen wendet es die DevOps-Prinzipien der Zusammenarbeit und Automatisierung auf den Lebenszyklus von Machine Learning an, einschließlich Training, Tests, Deployment und Monitoring-Modellen.
MLOps soll sicherstellen, dass Machine-Learning-Modelle zuverlässig und effizient sind und einen Wert für die reale Welt liefern. Es unterstützt Unternehmen dabei, Machine-Learning-Modelle reibungslos in die Produktion zu implementieren und diese effizient zu nutzen.
Was ist Machine Learning?
Machine Learning ist ein Gebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern, ohne explizit programmiert zu sein. Sie umfasst die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen, die es Systemen ermöglichen, bestimmte Aufgaben effektiv durchzuführen, indem sie Daten analysieren, Muster identifizieren und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen.
Die Grundidee hinter Machine Learning als Teil von KI-Lösungen ist es, Programme zu erstellen, die auf Daten zugreifen, aus ihnen lernen und diese Erkenntnisse dann nutzen können, um fundierte Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen, ohne auf einer regelbasierten Programmierung zu beruhen.
Machine Learning umfasst eine Vielzahl von Ansätzen, die alle ihre Stärken und Anwendungen haben. Es folgen einige gängige Typen:
Überwachtes Lernen
Bei diesem Ansatz werden die für die Schulung verwendeten Daten gekennzeichnet. Stellen Sie sich vor, Sie würden einen Machine-Learning-Algorithmus mit Tausenden von Bildern von Katzen und Hunden zeigen, wobei jedes Bild klar beschriftet ist. Dadurch kann der Algorithmus die Merkmale erlernen, die Katzen von Hunden unterscheiden, und dieses Wissen dann anwenden, um neue, unsichtbare Bilder zu identifizieren.
Unüberwachtes Lernen
Hier sind die Daten unbeschriftet. Der Machine-Learning-Algorithmus muss unabhängig Muster und Beziehungen innerhalb der Daten finden. Dies kann für Aufgaben wie Anomalieerkennung oder Datenclustering hilfreich sein.
Lernen zur Verstärkung:
Bei dieser Methode wird ein Algorithmus durch einen Versuch-und-Irrtum-Prozess trainiert. Der Algorithmus interagiert mit einer simulierten Umgebung und erhält Belohnungen für das gewünschte Verhalten, sodass er im Laufe der Zeit optimale Strategien erlernen kann.
Machine Learning im Kontext von KI
Künstliche Intelligenz ist in ihrem Kern die Wissenschaft der Entwicklung von Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Diese Aufgaben reichen von der Problemlösung und Entscheidungsfindung bis zur Spracherkennung und -übersetzung. KI umfasst viele Techniken und Methoden, von denen sich Machine Learning als besonders leistungsstarkes und vielseitiges Tool erwiesen hat. Die grundlegende Idee hinter ML ist, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingreifen treffen können.
Machine Learning beschleunigt die Entwicklung von KI durch einen dynamischeren Ansatz zur Datenanalyse. Diese Fähigkeit ermöglicht es KI-Systemen, sich an neue Umstände anzupassen und im Laufe der Zeit Verbesserungen vorzunehmen. Dies ist entscheidend für Anwendungen, die häufig aktualisiert werden müssen, oder für den Umgang mit komplexen, variablen Datensätzen.
Dank der Lernalgorithmen können ML-Modelle große Datenmengen mit einer Geschwindigkeit und in einem Ausmaß verarbeiten, die für menschliche Analysten unerreichbar sind. Aus diesem Grund entwickelte sich ML zum Rückgrat vieler zeitgenössischer KI-Systeme und trieb Fortschritte in so unterschiedlichen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, autonomen Fahrzeugen und intelligenten Städten voran.
ML ist ein bedeutender Fokusbereich in der KI und Teil eines größeren Ökosystems von KI-Technologien wie Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) und Robotik. Deep Learning, eine Teilmenge von ML, bewältigt komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung durch neuronale Netzwerke, die menschliche Gehirnfunktionen nachahmen.
NLP, das es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren, nutzt oft ML, um Algorithmen zu verbessern. In der Robotik helfen ML-Algorithmen Robotern, aus ihrer Umgebung und ihren Erfahrungen zu lernen und ihre Autonomie zu erhöhen. Diese Interdependenz zeigt, wie ML nicht nur von anderen KI-Domänen profitiert, sondern auch zu deren Weiterentwicklung beiträgt.
Wie funktioniert MLOps?
Der MLOps-Lebenszyklus besteht aus vier primären Zyklen. Jeder Zyklus bereitet die Voraussetzungen für erfolgreiche Machine-Learning-Operationen vor. Die vier Zyklen oder Stufen sind:
Datenzyklus:
Dazu gehört das Sammeln und Vorbereiten von Daten für das ML-Modelltraining. Rohdaten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, und Techniken wie Feature Engineering wandeln sie um und organisieren sie in gekennzeichnete Daten, die für das Modelltraining bereit sind.
Modellzyklus:
In diesem Zyklus wird das ML-Modell anhand der vorbereiteten Daten trainiert. Es ist von entscheidender Bedeutung, die verschiedenen Versionen des Modells zu verfolgen, während es den Lebenszyklus durchläuft. Dies kann mit Tools wie MLflow geschehen.
Entwicklungszyklus:
Das trainierte Modell wird weiterentwickelt, getestet und validiert, um sicherzustellen, dass es für die Bereitstellung in einer Produktionsumgebung bereit ist. Automatisierte kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD)-Pipelines können manuelle Aufgaben reduzieren.
Betriebszyklus:
Dieser Überwachungsprozess stellt sicher, dass das Produktionsmodell weiterhin gut funktioniert, und wird bei Bedarf umgeschult, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern. MLOps können das Modell automatisch nach einem bestimmten Zeitplan neu trainieren, oder wenn Leistungskennzahlen unter einen Schwellenwert fallen.
Grundprinzipien der MLOs
MLOps bauen auf Grundprinzipien auf, die Zuverlässigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit von Machine-Learning-Modellen in der Praxis gewährleisten. Hier ist eine Übersicht über einige grundlegende Prinzipien:
Automatisierung
Ein zentraler Grundsatz von MLOps ist die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben während des gesamten Lebenszyklus von Machine Learning. Dazu gehören die Verwaltung von Datenpipelines, Modelltraining, Tests, Bereitstellung und Überwachung. Automatisierung minimiert menschliche Fehler und befreit Data Scientists davon, sich auf wichtigere Aufgaben wie Modellentwicklung und -verbesserung zu konzentrieren.
Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit:
MLOps legt den Schwerpunkt auf die Nachverfolgung jeder Änderung an Daten, Code und Modellen. Dies ermöglicht bei Bedarf ein einfaches Zurücksetzen auf frühere Versionen und stellt sicher, dass Experimente reproduzierbar sind. Jeder im Team kann die Herkunft des Modells und seine Entwicklung nachvollziehen.
Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD):
Moderne MLOps lassen sich in Entwicklungstools von Data Scientists integrieren. Wenn Änderungen vorgenommen werden, stellen automatisierte Tests sicher, dass alles wie erwartet funktioniert. Dadurch werden Fehler frühzeitig im Entwicklungszyklus erkannt und verhindert, dass Probleme die Bereitstellung verzögern.
Zusammenarbeit:
MLOps fördert die Zusammenarbeit zwischen Data Science, Engineering und Operations Teams. Durch die Rationalisierung der Workflows und die gemeinsame Transparenz des Lebenszyklus des Modells werden Silos aufgebrochen und es wird sichergestellt, dass alle auf das gleiche Ziel hinarbeiten.
Monitoring & Feedback-Schleifen:
Der MLOps-Prozess überwacht kontinuierlich die Leistung der eingesetzten Modelle. Es verfolgt Metriken wie Genauigkeit, Fairness und potenzielle Verzerrungen. Wenn etwas schief geht, werden Warnungen ausgelöst, die eine Untersuchung auslösen und Korrekturmaßnahmen ermöglichen. Diese Rückkopplungsschleife ist für die Aufrechterhaltung der Modellleistung und die Anpassung an realistische Veränderungen von entscheidender Bedeutung.
Governance und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften:
Darüber hinaus ist es wichtig, dass MLOps Richtlinien und Verfahren rund um die Entwicklung und den Einsatz von Modellen durchsetzen. Dies gewährleistet die Einhaltung von Fairness- und Erklärungsvorschriften sowie Datenschutzbestimmungen. MLOps-Tools können den Ursprung von Daten nachverfolgen, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden, und den Entscheidungsprozess für Audits dokumentieren.
Skalierbarkeit & Effizienz:
MLOps gewährleistet, dass die gesamte Pipeline für Machine Learning mit wachsenden Datenmengen und zunehmender Modellkomplexität umgehen kann. Hierbei kommen Cloud-basierte Infrastruktur- und Containerisierungstechnologien zum Einsatz, um eine effiziente Ressourcennutzung zu erreichen und Modelle über verschiedene Umgebungen hinweg bereitzustellen.
Was sind die Vorteile von MLOps?
MLOps bieten eine Reihe von Vorteilen, die den Lebenszyklus von Machine Learning optimieren und das wahre Potenzial Ihrer Modelle freisetzen. Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Datenvorbereitung, Training und Bereitstellung setzt Data Scientists für strategischere Arbeit frei. CI/CD-Verfahren beschleunigen die Entwicklung, indem Fehler frühzeitig erkannt und eine reibungslose Implementierung sichergestellt werden. Das bedeutet kürzere Time-to-Value in Ihren Machine-Learning-Projekten.
Außerdem fördert sie die Zusammenarbeit zwischen Data Science-, Engineering- und Operations-Teams. Gemeinsam genutzte Tools und Prozesse ermöglichen allen einen Einblick in den Lebenszyklus des Modells, was zu einer besseren Kommunikation und optimierten Workflows führt.
MLOps-Prozesse wie Containerisierung und cloud-basierte Infrastrukturen versetzen Sie in die Lage, wachsende Datenmengen und die zunehmende Komplexität von Modellen zu bewältigen. So können Sie Ihre Machine-Learning-Anstrengungen effektiv an Ihre Anforderungen anpassen.
Teams, die MLOps anstelle eines anderen Weges zum Erfolg mit Machine Learning verwenden, profitieren ebenfalls davon, dass MLOps Richtlinien und Verfahren rund um die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen durchsetzt. So wird sichergestellt, dass Ihre Modelle den Vorschriften zu Fairness, Erklärbarkeit und Datenschutz entsprechen. MLOps-Tools können die Datenherkunft nachverfolgen und Entscheidungsprozesse für Audits dokumentieren.
Teams, die MLOps einsetzen, sehen es als signifikante Kosteneinsparungen zwischen der Automatisierung von Aufgaben und der Optimierung der Ressourcennutzung durch MLOps. Durch frühzeitiges Erkennen von Fehlern und den Einsatz qualitativ hochwertiger Modelle können kostspielige Nacharbeiten und Leistungseinbußen in der Zukunft vermieden werden.
Schließlich ermöglicht MLOps eine Feedback-Schleife, in der die eingesetzten Modelle kontinuierlich überwacht werden. Auf diese Weise können Sie Performance-Einbußen, Datenabweichungen oder potenzielle Verzerrungen erkennen. Die proaktive Behandlung dieser Probleme stellt sicher, dass Ihre Modelle relevant bleiben und im Laufe der Zeit optimale Ergebnisse liefern.
So implementieren Sie MLOs
Die Organisationen sollten damit beginnen, die für die Umsetzung der MLOs erforderliche Infrastruktur aufzubauen. Dazu gehören die Verwendung eines Versionskontrollsystems zum Verwalten von Code, Daten und Modellartefakten, die Implementierung einer CI/CD-Pipeline zum Automatisieren des Erstellens, Testens und Bereitstellens von Modellen, die Bereitstellung einer Modellregistrierung zum Speichern und Speichern von versionsgeschulten Modellen sowie die Einrichtung von Überwachungs- und Warnfunktionen zum Nachverfolgen der Modellleistung in der Produktion.
Als Nächstes sollten Organisationen ihre MLOps-Workflows definieren. Dazu gehört die Einrichtung eines iterativ-inkrementellen Prozesses für die Konzeption, Entwicklung und den Betrieb von ML-Anwendungen, die Automatisierung der End-to-End-ML-Pipeline (einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining, Evaluierung und Bereitstellung) sowie die Implementierung von kontinuierlichen Umschulungs- und Modellaktualisierungsprozessen auf Basis der Produktionsüberwachung.
Schließlich sollten Unternehmen Best Practices für MLOps einsetzen, wie die Verwendung von Containerisierung zur Sicherstellung konsistenter Entwicklungs- und Bereitstellungsumgebungen, die Implementierung strenger Tests in jeder Phase der ML Pipeline, die Pflege eines Funktionsspeichers zur Verwaltung und Versionseingabe von Datenfeatures, die Nutzung von MLOps-Plattformen oder -Tools zur Vereinfachung der Implementierung und die Förderung der Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, ML Engineers und DevOps-Teams.
Welche Herausforderungen bestehen bei MLOps?
Die Implementierung von MLOps bringt enorme Vorteile mit sich, bringt jedoch auch ganz besondere Herausforderungen mit sich. Datenbezogene Fragen stellen eine erhebliche Hürde dar. Die Gewährleistung der Datenqualität in der gesamten Pipeline ist von entscheidender Bedeutung, da schlechte Daten zu schlecht funktionierenden und potenziell schädlichen Modellen führen. Darüber hinaus sind die Verwaltung der Datenversionsverwaltung für die Reproduzierbarkeit von Modellen und Governance-Prozesse zur Handhabung von Sicherheit, Datenschutz und ethischen Bedenken komplexe Bestandteile des MLOps-Puzzles.
Auch der Fachkräftemangel führt zu Hürden. MLOps erfordert funktionsübergreifende Experten in den Bereichen Data Science, Software Engineering und DevOps-Prinzipien - diese Personen zu finden kann ziemlich schwierig sein. Darüber hinaus hängt der Erfolg des MLOp von der Förderung der Zusammenarbeit zwischen historisch isolierten Teams ab.
Um die Barrieren zwischen Data Scientists, Entwicklern und dem Betriebspersonal zu überwinden und gleichzeitig Ziele und Prozesse aufeinander abzustimmen, ist ein bewusster Kulturwandel innerhalb des Unternehmens erforderlich.
Die Überwachung von Modellen nach der Bereitstellung ist ein weiterer Bereich, der häufig vernachlässigt wird. Die reale Welt ist dynamisch, und die Leistung eines Modells wird mit der Zeit aufgrund von Konzeptverschiebungen abnehmen.
Proaktive Überwachungssysteme und -mechanismen sind erforderlich, um Feedback von Benutzern zu sammeln und sicherzustellen, dass die Modelle kontinuierlich verbessert und an ihren Geschäftsanforderungen ausgerichtet werden. Schließlich können Experimente und Reproduzierbarkeit komplex werden. Das Nachverfolgen der Vielzahl von Experimenten, Datenvariationen und zugehörigen Ergebnissen ist unerlässlich, um den Modellentwicklungsprozess zu verstehen und zukünftige Updates zu optimieren.
Auch wenn diese Herausforderungen nicht unterschätzt werden sollten, können sie erfolgreich bewältigt werden. Investitionen in spezialisierte MLOps-Plattformen, Schulungsmöglichkeiten für vorhandene Mitarbeiter und die Priorisierung eindeutiger Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Teams tragen dazu bei, den Weg für eine reibungslosere Implementierung von MLOps zu ebnen.
Der Unterschied zwischen MLOps und DevOps
Der entscheidende Unterschied zwischen DevOps und MLOps besteht darin, dass MLOps sich speziell auf die einzigartigen Herausforderungen beim Deployment und Management von Machine Learning-Modellen in der Produktion konzentrieren. DevOps dagegen bietet eine breitere Palette von Verfahren zur Optimierung des Software-Entwicklungs-Lebenszyklus.
Während sowohl DevOps als auch MLOps darauf abzielen, die Lücke zwischen Entwicklung und Betrieb zu schließen, fügt MLOps zusätzliche Überlegungen hinzu, die spezifisch für Machine Learning sind. Dazu gehören die Verwaltung der Daten, die zum Trainieren von Modellen verwendet werden, die Validierung der Modellleistung und die Überwachung von Modellen auf Leistungsabfälle im Zeitverlauf, wenn sich die realen Daten, denen sie ausgesetzt sind, ändern.
Bei einer DevOps-Pipeline liegt der Schwerpunkt auf der Automatisierung des Erstellens, Testens und Bereitstellens von Softwareanwendungen. In einer MLOps-Pipeline müssen zusätzliche Schritte für die Datenvorbereitung, das Modelltraining und die Modellauswertung automatisiert und in den Deployment-Prozess integriert werden.
Ein weiterer wichtiger Unterschied ist die Notwendigkeit für MLOps, verantwortungsvolle und ethische KI-Grundsätze einzubeziehen. Die Sicherstellung, dass sich Machine-Learning-Modelle unvoreingenommen und transparent verhalten, ist ein entscheidender Aspekt, der in der herkömmlichen Softwareentwicklung an Bedeutung verliert.
Während DevOps und MLOps viele gemeinsame Prinzipien bezüglich Zusammenarbeit, Automatisierung und kontinuierlicher Verbesserung teilen, führt MLOps zu zusätzlichen Komplexitäten rund um Daten, Modelle und Modell-Governance, die spezielle Tools und Praktiken erfordern, die über das hinausgehen, was normalerweise in einer DevOps-Umgebung zu finden ist.
Beispiele für MLOps
MLOps werden von großen und kleinen Unternehmen eingesetzt. So hat beispielsweise eine führende Bank MLOps eingerichtet, um den Onboarding-Prozess für Kunden zu optimieren. Die Bank nutzte ML-Modelle, um die Verifizierung von Kundeninformationen zu automatisieren und Betrug in Echtzeit aufzudecken. Dies verbesserte die Kundenerfahrung, da der Onboarding-Prozess schneller und effizienter wurde. Die Bank senkte auch das Betrugsrisiko, was das Vertrauen der Kunden stärkte.
Auch ein großes Einzelhandelsunternehmen verbesserte sein Lieferkettenmanagement mithilfe von MLOps. Das Unternehmen nutzte ML-Modelle, um die Produktnachfrage vorherzusagen und die Ressourcenzuweisung in seinen Lagern zu optimieren. Dies führte zu präziseren Nachfrageprognosen, weniger Ausschuss und einer höheren Effizienz in der Lieferkette.
MLOs helfen auch im Gesundheitswesen. Ein Gesundheitsdienstleister verwendete MLOps, um die Ergebnisse für Patienten zu verbessern. Der Anbieter verwendete ML-Modelle zur Analyse von Patientendaten und zur Identifizierung von Patienten mit einem Risiko für unerwünschte Ereignisse. Diese Informationen wurden verwendet, um zu intervenieren und unerwünschten Ereignissen vorzubeugen, und der Anbieter sah eine signifikante Verbesserung der Patientenergebnisse als Ergebnis.
Ein großes Logistikunternehmen optimierte seine Lieferkettenprozesse mithilfe von MLOps und Google Cloud AI Platform. Das Unternehmen entwickelte und implementierte ML-Modelle, mit denen die Nachfrage genau vorhergesagt, Routen optimiert und Lieferzeiten verkürzt werden konnten. Dies verbesserte die Gesamteffizienz der Lieferkette und senkte die Kosten.
Diese Beispiele zeigen, wie Unternehmen aller Branchen MLOps genutzt haben, um ihre Workflows für Machine Learning zu optimieren, die Betriebseffizienz zu verbessern und echten Geschäftswert zu schaffen.
Die Power der künstlichen Intelligenz, für alle zugänglich
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