Machine Learning Operations

Robuste, flexible und automatisierte Entwicklung moderner Machine Learning Software: von Modelltraining bis Deployment mit MLOps.

MLOps (machine learning operations) ist ein Oberbegriff für verschiedene Praktiken, die darauf abzielen, skalierbare, reproduzierbare und robuste Machine Learning Modelle zu entwickeln. Diese Konzepte umfassen damit den gesamten Lebenszyklus der entsprechenden Software. MLOps vereint moderne Ansätze aus dem Software-Engineering und dem Data-Engineering, um typische Probleme zu lösen, die in verschiedenen Phasen eines Machine-Learning-Projekts auftreten.

Vorteile und technologisches Potenzial

Reproduzierbare Versuchsphasen und Modellentwicklung

ie Reproduzierbarkeit in ML-Projekten ist aufgrund der sich entwickelnden Modelle und Trainingsdaten nie statisch. Daher kann es von entscheidender Bedeutung sein, sich auf ein Setup zu stützen, das es ermöglicht, reproduzierbare Experimente und deren Ergebnisse teamübergreifend zu nutzen und so die Kreativität und Geschwindigkeit des Entwicklungsprozesses zu steigern. Entsprechende Frameworks sollten bereits in den frühen Phasen Ihres ML-Projekts integriert werden, um sogenannte “technical debt” zu reduzieren und die Wartbarkeit zu gewährleisten.

Großangelegtes Training und Validierung von Modellen

ür ein groß angelegtes Training ist es entscheidend, ML-Pipelines einzurichten, die Effizienz und Stabilität gewährleisten. Genauso wichtig ist eine kontinuierliche Überwachung der Modellvalidität. Zu diesem Zweck ermöglichen Modellmanagement-Tools die Verfolgung von Trainingsläufen, die Durchführung von Modelldiagnosen auf der Grundlage verschiedener Metriken und die Optimierung von Hyperparametern auf völlig transparente Weise.

Sichere Datenverwaltung und Datenschutz

n verschiedenen Phasen des Lebenszyklus eines ML-Systems ist ein schneller und flexibler Zugriff auf eine große Datenmenge erforderlich. Darüber hinaus muss sichergestellt werden, dass die Lösungen zur Datenspeicherung mit Richtlinien wie der DSGVO übereinstimmen.

Automatisierte Modell-Lebenszyklen: Beschleunigung des ML-Workflows

ie Integration von MLOps-Tools in CI/CD-Pipelines führt zu reibungsloseren Übergängen von Entwicklungszyklen zu Produktionsumgebungen: Die manuelle Arbeit, die erforderlich ist, um die Lücke zwischen dem Modelltraining (1), der Bewertung der Leistung des trainierten Modells (2) und dem endgültigen Einsatz (3) zu schließen, wird auf diese Weise effizient minimiert.

Was ist MLOps?

In einem bekannten Paper von Google von 2015 wurde der Lebenszyklus von komplexen ML-Systemen unter dem Gesichtpunkt der sogenannten technical debt (“technischer Schulden”) untersucht. Dieser Term wird benutzt, um typische Probleme zu beschreiben, die bei der Entwicklung, Operationalisierung und Wartung von großen Softwareprojekten entstehen.