Was ist MLOps?

Machine Learning Operations (MLOps) ist eine Reihe von Praktiken, die die Entwicklung, den Einsatz und die kontinuierliche Wartung von Machine Learning-Modellen und -Workflows rationalisieren. MLOps ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI) und liegt an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen (ML), Entwicklungsabläufen (DevOps) und Datentechnik. Es kombiniert die Entwicklung von End-to-End-Modellen für maschinelles Lernen mit der Bereitstellung und dem Betrieb von Systemen für maschinelles Lernen. Diese Praxis ist eine gemeinsame Anstrengung von Datenwissenschaftler:innen, DevOps-Ingenieurteams und der IT-Abteilung, um sicherzustellen, dass maschinelle Lernsysteme zuverlässig, sicher und skalierbar sind.

Systeme des maschinellen Lernens sind heute in den meisten technischen Praxen allgegenwärtig. Sie ermöglichen prädiktive Analysen, automatisieren die Entscheidungsfindung und tragen dazu bei, Produktivität und Innovation branchenübergreifend voranzutreiben, indem sie in allen Bereichen – von Beobachtbarkeit über Cybersicherheit bis hin zu Anpassungen – eine Rolle spielen. Die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen erfordert ein robustes operatives Framework – und hier kommt MLOps ins Spiel.

Was ist maschinelles Lernen (Machine Learning)?

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der KI, der sich auf Daten und Algorithmen stützt, damit Computer ohne explizite Programmierung lernen und sich verbessern können – ähnlich wie Menschen lernen. Algorithmen des maschinellen Lernens verarbeiten große Datenmengen, um Muster zu erkennen. Dadurch werden sie darauf trainiert, genaue Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, wenn sie gefragt werden.

Algorithmen für maschinelles Lernen werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Empfehlungs-Engines, Alarmautomatisierungen, Betrugserkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr. Da die Datenmengen immer weiter ansteigen, helfen maschinelle Lernsysteme Unternehmen aller Größenordnungen, bestimmte Aufgaben zu automatisieren, mit ihren Daten umzugehen, zu wachsen und innovativ zu sein.

Was ist ein MLOps-Framework?

Ein MLOps-Framework ermöglicht die Entwicklung und den Einsatz von maschinellen Lernsystemen in Unternehmen. Der MLOps-Lebenszyklus beginnt mit der Datenvorbereitung. Diese Daten werden dann in ein Machine-Learning-Modell eingespeist, um es zu trainieren und zu validieren. Das Modell wird dann unter Anwendung der DevOps-Prinzipien der kontinuierlichen Integration und Bereitstellung (CI/CD), der automatisierten Tests, der Versionskontrolle, der Modellüberwachung und der Datenverwaltung bereitgestellt, überwacht und neu trainiert. Das Ziel von MLOps ist es, den Lebenszyklus von Machine Learning-Modellen effizienter, skalierbarer und sicherer zu machen.

Die Rolle von MLOps in der Softwareentwicklung

In der Softwareentwicklung hilft MLOps, den Release-Zyklus von maschinellem Lernen und Softwareanwendungen zu vereinheitlichen. MLOps spielt eine entscheidende Rolle bei der Integration von maschinellen Lernmodellen in Produktionssysteme. Während sich die herkömmliche Softwareentwicklung auf den Code konzentriert, erfordern Modelle des maschinellen Lernens auch eine sorgfältige Verwaltung von Daten, Algorithmen und Rechenressourcen. Durch die Bereitstellung eines strukturierten Ansatzes für die Modellbereitstellung, -überwachung und -iteration stellt MLOps sicher, dass Machine-Learning-Modelle parallel zur herkömmlichen Software bereitgestellt werden können – mit gleichbleibender Leistung und minimalen Ausfallzeiten.

Überschneidung mit Beobachtbarkeit, Cybersicherheit und Anpassungen

MLOps überschneidet sich mit Beobachtbarkeit, Cybersicherheit und Anpassungen an zwei Fronten. Beobachtbarkeit, Cybersicherheit und Anpassungen stützen sich auf maschinelle Lernfunktionen für eine Vielzahl von Aufgaben, einschließlich der Automatisierung von Warnungen, prädiktiver Analysen, Planung und Optimierung. Umgekehrt setzt MLOps auf Beobachtbarkeit, Cybersicherheit und Anpassungen, um den vollen Nutzen von maschinellen Lernmodellen für Unternehmen zu erzielen.

• Beobachtbarkeit: Bei MLOps angewandt, helfen Beobachtungspraktiken, Probleme wie Datendrift oder Modellverschlechterung zu erkennen, die sich auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagen auswirken können.
• Cybersecurity: Wie jeder Aspekt eines digitalen Ökosystems kann auch die MLOps-Pipeline anfällig für eine Vielzahl von Bedrohungen sein. Die Implementierung von Cybersicherheitspraktiken in den MLOps-Lebenszyklus bedeutet, Daten zu sichern, die Datenintegrität zu validieren und robuste Zugriffskontrollen zum Schutz der Modelle zu implementieren.
• Anpassungen: Bei MLOps geht es um die Anpassung der ML-Pipeline – von der Datenauswahl und -vorverarbeitung über die Modellauswahl bis hin zu den Einsatzstrategien –, um spezifische Geschäftsprobleme oder Branchenvorschriften zu erfüllen. Durch die Integration von Anpassungen in den MLOps-Workflow stellen Unternehmen sicher, dass ihre Machine-Learning-Lösungen nicht nur ihren Bedürfnissen entsprechen, sondern auch den Industriestandards und Best Practices.

Das Verständnis der Schnittstellen von Beobachtbarkeit, Cybersicherheit, Anpassungen und MLOps führt letztendlich zu besseren Ergebnissen: Modellgenauigkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit.

Der MLOps-Lebenszyklus umfasst mehrere Komponenten, die die erfolgreiche Iteration und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen erleichtern. Zu diesen Komponenten gehören kontinuierliche Integration, Datenaufbereitung, Feature-Engineering, Modelltraining und -bewertung, Deployment, Monitoring und Steuerung.

Fortlaufende Integration

Die kontinuierliche Integration (Continuous Integration, CI) ist eine zentrale DevOps-Praxis, bei der es darum geht, die Integration von Codeänderungen zu automatisieren und sie in den Quellcode einzubinden. Im Zusammenhang mit Projekten zum maschinellen Lernen umfasst die kontinuierliche Integration auch die automatische Integration von Änderungen an Daten und Modellen. Durch die Praxis der CI wird sichergestellt, dass Modelle für maschinelles Lernen immer einsatzfähig sind und zuverlässig funktionieren.

Datenaufbereitung und Feature Engineering

Die erste wichtige MLOps-Komponente ist die Datenvorbereitung. Dabei werden Rohdaten bereinigt, umgewandelt und in ein für die Ziele des maschinellen Lernmodells geeignetes Format gebracht. Die Datenaufbereitung kann auch Prozesse wie Aggregation und Duplikatsbereinigung umfassen.

Das Feature-Engineering ist eine Erweiterung des Datenaufbereitungsprozesses und beinhaltet die Umwandlung von Rohdaten in Features, die beim überwachten maschinellen Lernen – im Allgemeinen beim Training – verwendet werden. Features sind neue Variablen, die dem Modell helfen, Beziehungen zwischen Datenpunkten herzustellen und letztendlich Vorhersagen zu erstellen. Das Feature-Engineering hat einen direkten Einfluss auf die Genauigkeit eines maschinellen Lernmodells.

Modelltraining, -optimierung und -bewertung

Beim Modelltraining werden Daten in Algorithmen eingespeist, damit der Algorithmus Beziehungen oder Muster in den Daten abbilden und schließlich Vorhersagen treffen kann. Das Training kann beaufsichtigt, unbeaufsichtigt oder halbbeaufsichtigt erfolgen. Überwachtes Lernen erfordert gekennzeichnete Datensätze, unüberwachte Lernmodelle hingegen nicht. Semi-überwachtes Lernen stützt sich sowohl auf markierte als auch auf unmarkierte Datensätze, um einen Algorithmus zu trainieren.

Unter Tuning eines Modells versteht man den Prozess der Verbesserung der Leistung eines Modells durch Anpassung der Hyperparameter des Modells. Hyperparameter sind die „obersten“ oder umschließenden Werte, die den Lernprozess eines Modells steuern.

Das Evaluieren des Modells bedeutet, das Modell anhand neuer Daten zu testen und es für den beabsichtigten Anwendungsfall zu validieren. Es stellt sicher, dass das Modell wie vorgesehen funktioniert, bevor es eingesetzt wird.

Modell-Deployment

Sobald ein maschinelles Lernmodell trainiert und validiert wurde, wird es in einer Produktionsumgebung bereitgestellt. Dort verarbeitet es neue Daten in der Umgebung, um Vorhersagen in Echtzeit zu treffen. Ein Teil des Bereitstellungsprozesses beinhaltet eine kontinuierliche Überwachung, um sicherzustellen, dass das Modell unter Last wie vorgesehen funktioniert.

Kontinuierliche Überwachung und Beobachtbarkeit

Beobachtungspraktiken helfen bei der Überwachung der Leistung eines Modells, indem sie sich auf Metriken wie Vorhersagegenauigkeit, Latenz und Systemzustand stützen. Die Beobachtbarkeit hilft auch dabei, einen umfassenderen Überblick über die Integration des Modells in ein Ökosystem zu erhalten, indem Nutzungsressourcen und technische Schulden verfolgt werden. Das wiederum ermöglicht es den Ingenieursteams, das Modell anzupassen, um die Gesamtleistung des Systems zu verbessern.

Datenzentriertes Management und Datendrift

Das datenzentrierte Management ist eine wichtige MLOps-Komponente, die sich auf die Aufrechterhaltung der Qualität und Konsistenz der in Machine-Learning-Projekten verwendeten Daten konzentriert. Wenn sich die statistischen Eigenschaften und Merkmale der Eingabedaten ändern, kann sich die Leistung eines Modells verschlechtern. Das ist Datendrift. Die Überwachung von Datendrifts ist notwendig, um eine optimale Modellleistung sicherzustellen, aber auch, um sicherzustellen, dass die Datenintegrität nicht beeinträchtigt wird.

Experimentieren

Für ein geschäftliches Problem kann es mehrere Lösungen für maschinelles Lernen geben. Um herauszufinden, welches Modell für ein bestimmtes Geschäftsproblem in einer bestimmten Umgebung geeignet ist, müssen Sie experimentieren. Wie bei DevOps ist das ein Grundprinzip bei MLOps – der Ansatz zur Problemlösung ist iterativ und strebt nach kontinuierlicher Verbesserung.

Governance

Wo es Daten gibt, gibt es Governance. Alle Organisationen sind an Richtlinien und Verfahren gebunden, die die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und ethischer Standards gewährleisten. Die Überwachung der MLOps-Pipeline umfasst die Verfolgung von Experimenten und die Verwaltung von Modellversionen, um sicherzustellen, dass die Machine-Learning-Modelle den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

MLOps sind zwar für die Verwaltung von Projekten zum maschinellen Lernen von entscheidender Bedeutung, können aber aus Kosten-, Personal- und Ressourcenperspektive eine Herausforderung darstellen.

Anfängliche Einrichtungskosten

Die anfängliche Einrichtung von MLOps ist mit erheblichen Kosten verbunden: Unternehmen müssen in die richtige Infrastruktur, Tools und Mitarbeitende investieren. Sobald diese Ressourcen beschafft sind, haben Unternehmen auch mit zeitlichen Kosten zu kämpfen – die anfängliche Datenaufbereitung kann ein langwieriger und teurer Prozess sein.

Werkzeugauswahl

Die Suche nach den richtigen Tools für ein maschinelles Lernprojekt erfordert Fachwissen – und Zeit. In Anbetracht der großen Auswahl an Optionen sollten Sie darauf achten, dass Skalierbarkeit, Integrationsfähigkeit und Benutzungsfreundlichkeit an erster Stelle stehen.

Fähigkeitsanforderungen

MLOps ist ein kollaborativer Prozess, der auf der Expertise von Datenwissenschaftler:innen, Ingenieursteams und IT-Expert:innen basiert. Das Erstellen und Verwalten von Machine-Learning-Modellen erfordert spezielle Fähigkeiten, sodass Unternehmen in gefragtes Personal und Schulungen investieren müssen.

Wartung und Skalierbarkeit

Die Pflege einer MLOps-Pipeline kann komplex sein, insbesondere wenn Unternehmen die Anzahl der Modelle und Datenquellen erhöhen. Die Skalierung von maschinellen Lernmodellen kann ressourcenintensiv sein, sowohl für Mitarbeitende als auch für Systeme. Die Suche nach der richtigen Plattform und den richtigen Tools kann den Unterschied ausmachen.

Die Vorteile von MLOps können erklären, warum die Integration von maschinellem Lernen so begehrt ist. MLOps bietet Unternehmen verbesserte Beobachtbarkeit, verbesserte Cybersicherheit, erhöhte Effizienz und eine einfachere Modellnutzung.

Verbesserte Beobachtbarkeit

MLOps integriert die Überwachung in seine Prozesse, die wiederum zusätzliche wichtige Daten für Beobachtungstools liefern. Sie überwachen Leistung und Ressourcennutzung und verschaffen Unternehmen so einen klareren Überblick über ihre Betriebsabläufe.

Verbesserte Cybersicherheit

Durch die Integration von Sicherheitspraktiken in den Entwicklungszyklus von maschinellen Lernmodellen gewährleistet MLOps eine insgesamt verbesserte Cybersicherheit.

Erhöhte Effizienz

MLOps bietet Datenwissenschaftler:innen, DevOps-Ingenieur:innen und IT-Teams ein zuverlässiges Framework für den Einsatz und die Integration von Modellen für maschinelles Lernen. Zusammen mit der Automatisierung führt das zu einer höheren Effizienz: Teams können schneller und flexibler arbeiten.

Benutzungsfreundlichkeit

MLOps-Praktiken vereinfachen die Verwaltung von Maschinenmodellen und erleichtern Unternehmen die Bereitstellung und Pflege von Modellen in großem Umfang. Dadurch reduziert MLOps die Belastung von Datenwissenschaftler:innen, DevOps-Ingenieur:innen und IT-Teams und ermöglicht ihnen, sich auf strategischere Initiativen zu konzentrieren.

Die Einhaltung von MLOps Best Practices ist entscheidend für die effektive Implementierung von maschinellen Lernmodellen in Systeme. Zu den Best Practices für MLOps gehören die Automatisierung von Aufgaben, die Implementierung kontinuierlicher Schulungen und Validierungen sowie die Überwachung der Modellleistung und der Datenqualität.

Implementierungsstrategien

Eine wichtige MLOps-Implementierungsstrategie ist die Automatisierung. Durch die Automatisierung möglichst vieler Teile der MLOps-Pipeline – Datenaufbereitung, Modelltraining, Deployment und Monitoring – können Ingenieur:innen manuelle Fehler reduzieren, den MLOps-Lebenszyklus beschleunigen und sich auf strategische Aufgaben konzentrieren.

Optimierungsmöglichkeiten

In einem MLOps-Lebenszyklus gibt es viele Optimierungsmöglichkeiten, insbesondere bei der Modellleistung und der Ressourcennutzung. Durch die kontinuierliche Überwachung von Modellen des maschinellen Lernens können Ingenieur:innen Optimierungsmöglichkeiten identifizieren und diese durch erneutes Training und Validierung angehen. Durch die Leistungsüberwachung können Probleme wie Latenz oder Durchsatzengpässe identifiziert und behoben werden. Das aktive Streben nach Optimierung stellt auch sicher, dass die Modelle genau bleiben und relevante Ergebnisse liefern.

Risiko und Compliance

Im Zusammenhang mit MLOps beinhaltet das Risikomanagement die Implementierung robuster Sicherheitsprotokolle, die Durchführung regelmäßiger Audits und die Pflege einer umfassenden Dokumentation aller maschinellen Lernprozesse. Durch die Nachverfolgung der Modellherkunft und der Versionen können Unternehmen sicherstellen, dass sie die gesetzlichen Vorschriften einhalten und dass ihre maschinellen Lernsysteme sicher sind.

Anforderungen an die Beobachtbarkeit

Bei MLOps ist die Beobachtbarkeit von entscheidender Bedeutung, um eine optimale Modellleistung zu erhalten. Beobachtungs-Tools sollten Datenabweichungen, Modellgenauigkeit, Fairness und Verzerrungen sowie Metriken auf Systemebene wie Latenz und Durchsatz überwachen. Beobachtungs-Praktiken geben auch Aufschluss darüber, wie sich der MLOps-Lebenszyklus in den DevOps-Zyklus integriert und welche Auswirkungen er auf die Geschäftsergebnisse hat.

Mit den robusten Beobachtungs-Tools, Echtzeitanalysen und leistungsstarken Suchfunktionen von Elastic, die maschinelles Lernen integrieren, können Sie langsame Reaktionszeiten identifizieren, ungewöhnliches Verhalten erkennen und Bedrohungen bewerten, die Anomalieerkennung anpassen und die Sucherfahrung Ihres Teams und Ihrer Kundschaft verbessern.

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