MLOps-Prinzipien und -Tools 

In der dynamischen Landschaft der modernen Technologien haben nur wenige Innovationen so viel Potenzial zur Umgestaltung verschiedener Branchen gezeigt wie das maschinelle Lernen (ML). Von der Fertigungsbranche über das Gesundheitswesen und den Einzelhandel bis hin zum Finanzwesen setzen viele Unternehmen ML ein, um die Effizienz zu steigern, mühsame Aufgaben zu automatisieren und bahnbrechende Entdeckungen zu machen. Bis heute schaffen es jedoch viele ML-Modelle nicht in die Produktion, wodurch viele Chancen ungenutzt bleiben. Genau hier setzt das Konzept von MLOps an, die Lücke zwischen Prototyp und Produktion zu schließen. 

MLOps, kurz für Machine Learning Operations, ist ein Paradigma, das darauf abzielt, den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu rationalisieren und zu optimieren. Im Kern geht es bei MLOps darum, dass Teams zusammenarbeiten, um ihre Pipelines für maschinelles Lernen zu erstellen, zu testen, zu automatisieren und zu überwachen. 

In diesem Artikel lernen Sie die Herausforderungen von ML-Projekten kennen und erfahren, wie MLOps-Prinzipien zur Lösung dieser Herausforderungen beitragen können. Außerdem haben wir einen Überblick über die wichtigsten MLOps-Tools und deren Funktionen zusammengestellt, der Ihnen dabei helfen soll, einen Aufbau zu finden, der Ihren Anforderungen voll entspricht. 

Vorteile von MLOps-Prinzipien und -Tools

MLOPs-Prinzipien und –Tools können in jeder der oben genannten Phasen unterstützen, um sie effizienter und besser skalierbar zu machen, sowie Risiken zu reduzieren. Letztendlich tragen sie dazu bei, den Geschäftswert und Wettbewerbsvorteil zu steigern. Mit MLOps kann man zum Beispiel Folgendes erleichtern: 

• Versionierung von Daten und Code: Versionskontrolle ist entscheidend für die Gewährleistung der Reproduzierbarkeit und Rückverfolgbarkeit in Projekten des maschinellen Lernens. Durch die Versionierung von Daten und Code und die Sicherstellung identischer Laufzeitumgebungen können Unternehmen Änderungen im Laufe der Zeit nachverfolgen, bei Bedarf auf frühere Versionen zurückgreifen und die Zusammenarbeit zwischen Teams effektiver gestalten. 
• Dokumentation von Experimenten: Da die Entwicklung von ML-Projekten die Durchführung mehrerer Experimente mit unterschiedlichen Modellen, Parametern oder Trainingsdaten erfordert, kann man leicht den Überblick über die durchgeführten Experimente verlieren. Plattformen zur Nachverfolgung von Experimenten speichern alle notwendigen Metriken und Metadaten, um das Modell-Tuning und die Fehlerbehebung zu erleichtern.  
• Hyperparameter-Optimierung: Die meisten ML-Modelle haben verschiedene Hyperparameter, z. B. die Lernrate eines neuronalen Netzes oder die Anzahl der Verzweigungen eines Entscheidungsbaums. Hyperparameter-Tuning-Tools helfen bei der Ermittlung optimaler Werte für diese Hyperparameter. 
• Model Registry: Ein ML-Modell kann während seines Lebenszyklus von der Entwicklung über das Staging und die Produktion bis hin zur Archivierung verschiedene Stadien durchlaufen. Mittels Modellversionierung, Tags oder Aliasen erleichtern Model Registries diesen Prozess.  
• Modell-Bereitstellung: Wenn ein ML-Modell nicht in der Produktion eingesetzt wird, ist es für ein Unternehmen letztendlich wertlos. Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Code-Integration, Testen und Bereitstellung ermöglichen CI/CD-Tools Unternehmen schnelle Iterationen und eine zuverlässige Bereitstellung von Änderungen. 
• Modell-Überwachung: Die Leistung von ML-Modellen verschlechtert sich häufig nach der Bereitstellung aufgrund von Änderungen der Eingabedaten. Modellüberwachungs-Tools helfen dabei, Verschiebungen und Anomalien zu erkennen und automatisch Alerts zu versenden.
• Automatisches Modell-Neutraining: Wenn während der Modellüberwachungsphase eine Datenabweichung festgestellt wird, muss das Modell neu trainiert werden. Tools für das automatische Neutrainieren von Modellen vereinfachen diesen Prozess.