Was ist MLOps? Machine-Learning-Operationen erklärt

MLOps, kurz für Machine Learning Operations, ist eine dynamische Sammlung von Praktiken, die darauf ausgelegt sind, den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen (ML) von der Ideenfindung bis zur Produktion zu optimieren.

Inspiriert von den Prinzipien von DevOps, wendet MLOps diese Praktiken auf die einzigartigen Herausforderungen der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Machine-Learning-Lösungen an. Durch die Zusammenführung des Fachwissens von Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und IT-Profis stellt MLOps sicher, dass ML-Systeme robust, skalierbar sind und nachweisbaren geschäftlichen Mehrwert liefern.

Im Kern schließt MLOps die Lücke zwischen dem experimentellen Charakter der Datenwissenschaft und den systematischen Anforderungen der Unternehmens-IT und der DevOps-Workflows. Da Künstliche Intelligenz (KI) zu einem entscheidenden Treiber für moderne Unternehmen wird, ist MLOps entscheidend für die effiziente Skalierung von KI-Lösungen. Erfahren Sie, wie F5 MLOps-Strategien mit leistungsstarker KI-Infrastruktur unterstützen kann.

Die Entwicklung von ML-Modellen ist nur die halbe Miete; die wahre Komplexität liegt darin, diese Modelle in realen Produktionsumgebungen zuverlässig einzusetzen. Ohne MLOps wird die Verwaltung von ML-Modellen zu einem chaotischen Prozess voller Rückschläge, wie zum Beispiel: 

• Modelldrift: Verschlechterung der Modellleistung im Laufe der Zeit aufgrund von Verschiebungen in den zugrunde liegenden Daten. 
• Fehlende Automatisierung: Manuelle Prozesse für das Deployment und das Neutrainieren von Modellen sind langsam und anfällig für Fehler. 
• Skalierungsherausforderungen: Die Skalierung von ML-Workflows, um wachsende Datenmengen oder Nutzeranforderungen zu erfüllen, gestaltet sich ohne geeignete Systeme schwierig. 

MLOps bewältigt diese Herausforderungen, indem es wiederholbare Arbeitsabläufe automatisiert, eine zuverlässige Überwachung ermöglicht, die Versionskontrolle für ML-Modelle verbessert und Skalierbarkeit für unternehmensweite Workloads sicherstellt. 

Zusätzlich entwickeln sich KI-gesteuerte Systeme rasch zu „KI-Fabriken“, die Anwendungen der nächsten Generation antreiben. Durch den Einsatz von MLOps optimieren Organisationen ihre KI-Entwicklung und steigern die operative Effizienz. Erfahren Sie in einem unserer verwandten 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 datenabhängig, und die Verwaltung von Datenpipelines kann eine herausfordernde Aufgabe sein. MLOps stellt Werkzeuge und Praktiken bereit, die die Datenaufbereitung, -bereinigung und -transformation effizient steuern und so hochwertige Eingaben für das Training von Modellen sichern. Wichtige Data-Engineering-Praktiken wie die Nachverfolgung der Datenherkunft und Feature-Stores helfen dabei, eine konsistente und zuverlässige Datenpipeline aufzubauen.

Das Verhalten von ML-Modellen ist ohne wirksame Überwachung unvorhersehbar. MLOps integriert Werkzeuge für die Echtzeit-Leistungsverfolgung, Drifterkennung und Sicherheitsüberwachung, um sicherzustellen, dass Modelle auch bei wechselnden Bedingungen wie geplant funktionieren. Proaktive Beobachtbarkeit minimiert Ausfallzeiten und sorgt für die Einhaltung von Vorschriften in Branchen mit strengen Regulierungen.

Obwohl MLOps sich an DevOps orientiert, unterscheiden sich die Schwerpunkte aufgrund der einzigartigen Natur von ML-Workflows. Beide setzen auf Praktiken wie kontinuierliche Integration, automatisiertes Testen und kontinuierliche Bereitstellung. Dennoch: 

• Datenzentriert vs. Codezentriert: MLOps konzentriert sich auf die Verwaltung von Trainingsdatensätzen und Modellleistung, während DevOps 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 bei MLOps auch Datensätze, Modellgewichte und Workflows versioniert werden, um Änderungen bei Eingabedaten und Algorithmen zu berücksichtigen. 

Die Skalierung von KI-Lösungen umfasst nicht nur das Deployment von Modellen in die Produktion, sondern auch die Gewährleistung nachhaltiger Abläufe bei wachsendem Nutzeraufkommen. MLOps ermöglicht dies durch den Aufbau skalierbarer Infrastruktur mit Plattformen wie Kubernetes und cloud-basierten Diensten. Zudem fördert MLOps Fairness und Governance, indem es Datenverzerrungen minimiert und robuste Sicherheitsmaßnahmen integriert, um sensible ML-Systeme vor Missbrauch oder Datenlecks zu schützen. Erfahren Sie, wie F5 mit seiner Technologiesuite sichere und skalierbare KI-Bereitstellungen unterstützt.

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: Implementieren Sie eine 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 Deployments zu realisieren. 
4. Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Data-Science- und DevOps-Teams, indem Sie Arbeitsabläufe und Tools aufeinander abstimmen. 

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

• Kubernetes: Ermöglicht eine skalierbare Infrastruktur für die 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 wird durch schnelle Innovationen in den Bereichen KI und Automatisierung geprägt. Neue Trends deuten auf eine stärkere Nutzung von AutoML (automatisiertes maschinelles Lernen) und serverlosen Architekturen für die Bereitstellung leichtgewichtiger Modelle hin. Da die generative KI in Anwendungen immer häufiger zum Einsatz kommt, müssen sich die MLOps-Praktiken anpassen, um komplexere Pipelines und Datensätze zu verwalten, die für KI-Entscheidungen verantwortlich sind.