Was ist MLOps? Machine-Learning-Operationen erklärt

MLOps, kurz für Machine Learning Operations, bezeichnet eine dynamische Methodik, mit der Sie den gesamten Anwendungslebenszyklus von Machine-Learning-Modellen (ML) von der Idee bis zur Produktion effizient gestalten.

MLOps baut auf den DevOps-Prinzipien auf und passt sie speziell an die Herausforderungen bei Entwicklung, Einsatz und Wartung von Machine-Learning-Lösungen an. Indem wir das Know-how von Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und IT-Experten zusammenführen, sorgen wir dafür, dass ML-Systeme zuverlässig, skalierbar sind und echten Geschäftsnutzen liefern.

MLOps überbrückt grundlegend die Kluft zwischen der experimentellen Natur der Datenwissenschaft und den strukturierten Anforderungen von Unternehmens-IT und DevOps-Prozessen. Da Künstliche Intelligenz (KI) immer mehr zum Schlüsselelement moderner Unternehmen wird, ist MLOps essenziell, um KI-Lösungen effektiv zu skalieren. Erfahren Sie, wie F5 Ihre MLOps-Strategien mit leistungsstarker KI-Infrastruktur unterstützt.

Die Entwicklung von ML-Modellen ist nur ein Teil der Aufgabe; die echte Herausforderung liegt darin, diese Modelle in produktiven Echtweltumgebungen zu betreiben. Fehlt MLOps, wird die Verwaltung von ML-Modellen schnell chaotisch und von Rückschlägen geprägt, etwa: 

• Modelldrift: Verschlechterung der Modellleistung im Laufe der Zeit durch Verschiebungen in den zugrunde liegenden Daten. 
• Fehlende Automatisierung: Manuelle Abläufe zum Bereitstellen und Neu-Trainieren von Modellen sind langsam und fehleranfällig. 
• Skalierungsherausforderungen: Wir wissen, dass es ohne passende Systeme schwierig ist, ML-Workflows an steigende Datenmengen oder Benutzeranforderungen anzupassen. 

MLOps automatisiert wiederkehrende Abläufe, ermöglicht ein stabiles Monitoring, verbessert die Versionskontrolle Ihrer ML-Modelle und garantiert Skalierbarkeit für unternehmensgerechte Arbeitslasten. 

KI-gesteuerte Systeme entwickeln sich rasant zu „KI-Fabriken“, die Anwendungen der nächsten Generation antreiben. Mit MLOps optimieren Sie die KI-Entwicklung Ihres Unternehmens und steigern die operative Effizienz. Entdecken Sie in einem unserer passenden Blogs, wie KI-Fabriken Geschäftsprozesse neu gestalten.

Das Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen ist ein iterativer Prozess, bei dem auf der Grundlage neuer Daten und Erkenntnisse kontinuierliche Verbesserungen vorgenommen werden. MLOps sorgt durch Versionierungspraktiken dafür, dass diese Iterationen gut dokumentiert sind, sodass Teams Modelländerungen nachverfolgen, vergleichen und reproduzieren können. Indem MLOps eine klare Nachverfolgung für ML-Experimente bietet, vermeidet es Verwirrung und fördert die Zusammenarbeit zwischen Teams.

Continuous-Integration- und Continuous-Deployment-Pipelines (CI/CD), die in traditionellem DevOps üblich sind, werden mit MLOps für ML-Workflows neu gestaltet. Bereitstellungspipelines integrieren nicht nur Codeänderungen, sondern testen auch trainierte Modelle mit Validierungsdatensätzen, um sicherzustellen, dass die Leistungsmetriken erfüllt werden, bevor neue Versionen in die Produktion gehen. Das beschleunigt die Bereitstellung und fördert Innovationen, während die Modellqualität gewahrt bleibt.

ML-Systeme sind auf Daten angewiesen, und die Verwaltung von Datenpipelines ist oft sehr anspruchsvoll. MLOps stellt Ihnen Werkzeuge und Methoden zur Verfügung, mit denen Sie Daten effizient vorbereiten, bereinigen und umwandeln, um hochwertige Eingaben für das Training der Modelle zu sichern. Zentrale Data-Engineering-Praktiken wie die Nachverfolgung der Datenherkunft und Feature Stores sorgen für einen konsistenten und verlässlichen Datenfluss.

Ohne effektive Überwachung reagieren ML-Modelle unvorhersehbar. MLOps stellt Ihnen Werkzeuge für Echtzeit-Leistungsüberwachung, Drifterkennung und Sicherheitskontrolle bereit, damit Ihre Modelle auch bei veränderten Bedingungen zuverlässig arbeiten. Mit proaktiver Beobachtung senken Sie Ausfallzeiten und erfüllen mühelos die Anforderungen strenger Branchenvorschriften.

Obwohl MLOps von DevOps inspiriert ist, unterscheiden sich ihre Schwerpunkte durch die besondere Natur von ML-Workflows. Beide setzen auf Praktiken wie kontinuierliche Integration, automatisierte Tests und permanente Bereitstellung. Allerdings: 

• Datenzentriert vs. Codezentriert: MLOps konzentriert sich auf die Verwaltung von Trainingsdatensätzen und Modellleistung, während DevOps sich vor allem auf den Code fokussiert. 
• Kollaborative Teams: MLOps erfordert die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern, Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und IT-Teams. 
• Modelliteration: Im Gegensatz zur Softwareversionierung in DevOps müssen Sie bei MLOps auch Datensätze, Modellgewichte und Workflows versionieren, um Änderungen bei Eingabedaten und Algorithmen zu berücksichtigen. 

Beim Skalieren von KI-Lösungen geht es nicht nur darum, Modelle produktiv zu setzen, sondern den Betrieb auch bei steigenden Nutzeranforderungen dauerhaft zu sichern. MLOps schafft die Grundlage dafür durch den Aufbau skalierbarer Infrastrukturen mit Plattformen wie Kubernetes und Cloud-Diensten. Zudem unterstützt MLOps Fairness und Governance, indem es Datenbias reduziert und bewährte Sicherheitsmaßnahmen integriert, um sensible ML-Systeme vor Missbrauch oder Datenlecks zu schützen. Erfahren Sie, wie F5 mit seiner Technologiesuite sichere und skalierbare KI-Bereitstellungen ermöglicht.

Die Implementierung von MLOps erfordert eine Strategie, die Automatisierung, Governance und support-Infrastruktur vereint. Hier sind einige Schritte, die Teams bei der Einführung bewährter Methoden unterstützen: 

1. Automatisierte Pipelines: Nutzen Sie durchgängige Automatisierung für Modelltraining, Validierung und Bereitstellung. 
2. Governance: Implementieren Sie eine Versionskontrolle für Modelle und Datensätze und stellen Sie gleichzeitig die Einhaltung von Compliance-Standards sicher. 
3. Cloud-native und containerisierte Workflows: Nutzen Sie Technologien wie Kubernetes, um skalierbare und widerstandsfähige Bereitstellungen zu realisieren. 
4. Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Wir fördern die Zusammenarbeit zwischen Data-Science- und DevOps-Teams, indem wir deren Arbeitsabläufe und Tools aufeinander abstimmen. 

Der Erfolg von MLOps hängt vom Einsatz der richtigen Tools ab. Zu den beliebtesten Frameworks und Plattformen gehören:  

• Kubernetes: Sorgt für eine skalierbare Infrastruktur zur Bereitstellung von ML-Systemen. 
• MLflow : Verfolgt Experimente, verwaltet Modelle und stellt sie in der Produktion bereit. 
• TensorFlow Extended (TFX): Stellt eine umfassende Plattform für die Bereitstellung von Machine-Learning-Pipelines bereit. 

Durch die Kombination dieser Tools können Teams ML-Systeme effizient entwickeln, bereitstellen und überwachen. 

Die Zukunft von MLOps formen schnelle Innovationen in KI und Automatisierung. Neue Trends zeigen, dass Sie zunehmend auf AutoML (automatisiertes maschinelles Lernen) und serverlose Architekturen setzen werden, um schlanke Modelle bereitzustellen. Mit dem Wachstum generativer KI-Anwendungen müssen Sie MLOps-Praktiken anpassen, um komplexe Pipelines und Datensätze zu managen, die Entscheidungen der KI steuern.