MLOps
Gartner berichtet, dass nur 54 % der KI-Pilotprojekte in die Produktion übergehen, während der Rest keinen geschäftlichen Nutzen bringt. Die Antwort auf dieses Problem? MLOps (Machine Learning Operations).
MLOps wendet DevOps-Konzepte wie Automatisierung, Versionskontrolle usw. auf Machine-Learning-Modelle an und erleichtert so deren Bereitstellung, Wartung und Optimierung in der Produktion.
Typische Herausforderungen
Wie können MLOps Ihrem Unternehmen helfen, Engpässe zu überwinden, die während des Lebenszyklus eines maschinellen Lernprojekts auftreten? Hier sind einige Beispiele:
Fragen der Zusammenarbeit und Kommunikation
An der ML-Entwicklung sind viele Teams mit unterschiedlichen Anforderungen beteiligt, was zu Problemen bei der Zusammenarbeit führen kann. MLOps löst dieses Problem, indem es eine enge Zusammenarbeit und Kommunikation unterstützt, sodass alle - Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, Softwareentwickler und Geschäftsinteressenten - von Beginn des Projekts an auf derselben Seite stehen und ihre Verantwortlichkeiten kennen.
Schlechte Datenqualität
Eine konsistente Datenqualität ist für genaue ML-Modellvorhersagen unerlässlich, aber schlechte Datenqualität ist ein häufiges Problem, mit dem ML-Ingenieure konfrontiert werden. MLOps löst dieses Problem durch automatische Datenqualitätsprüfungen und Tools zur Versionskontrolle, mit denen die Daten während des gesamten Lebenszyklus des ML-Modells verfolgt werden können. Durch die frühzeitige Erkennung von Datenproblemen können Sie unerwartete Fehler vermeiden und auf lange Sicht Zeit sparen.
Schwierigkeiten bei der Skalierung und Wartung
Skalierbare ML-Anwendungen generieren mehr Geschäftswert. Und warum? Weil sie eine höhere Arbeitslast oder einen höheren Datenverkehr ohne Leistungseinbußen bewältigen können. MLOps verbessert die Skalierbarkeit durch den Einsatz automatisierter Pipelines für das ML-Modelltraining, die Bewertung und die Bereitstellung durch CI/CD-Prozesse.
Kurzer Überblick über die Lösung
ML-Anwendungen sind komplex und bestehen aus vielen verschiedenen Komponenten, die spezifische Best Practices erfordern, um den Erfolg zu garantieren.
Auch wenn die Beachtung der einzelnen Komponenten von entscheidender Bedeutung ist, gibt es doch allgemeine Best Practices, von denen alle Komponenten profitieren können und die wir Ihnen gerne vorstellen möchten.
Zerlegen Sie eine ML-Pipeline in kleinere, überschaubare Komponenten wie Dateneingabe und Datenvalidierung. Dies führt zu einer einfacheren Wartung, Aktualisierung und Wiederverwendung. Außerdem können Teammitglieder gemeinsam und ohne Unterbrechung an verschiedenen Komponenten arbeiten.
Verpacken Sie den Code und die Abhängigkeiten in einen Container, sobald die Experimentierphase abgeschlossen ist. Dies erleichtert die Verwendung des ML-Modells in verschiedenen Umgebungen, ohne dass Sie sich um umgebungsspezifische Leistungsunterschiede sorgen müssen.
Die Versionskontrolle ist wie eine Zeitmaschine für Ihre Daten und Modelle. Indem Sie die Änderungen im Laufe der Zeit verfolgen, können Sie zu bestimmten Versionen zurückkehren, die für Experimente oder die Bereitstellung verwendet wurden. Dies hilft bei der Reproduzierbarkeit und ermöglicht es Teams, verschiedene Versionen zu testen, um die beste zu finden.
Gemischte Teams bestehen aus verschiedenen Experten, die gemeinsam an ML-Modellen arbeiten. Jedes Teammitglied hat Autonomie in seinem Fachgebiet, was zu einer effizienteren Zusammenarbeit und einer besseren Gesamtabdeckung während des Lebenszyklus eines Modells führt.
Die Überprüfung der Arbeit von Teammitgliedern und das entsprechende Feedback sind wichtig, um Qualität und Konsistenz zu gewährleisten. Code-Reviews helfen beispielsweise, Fehler zu erkennen, bevor sie sich auf die endgültige Lösung auswirken, und sind eine gute Gelegenheit, voneinander zu lernen.
In der Praxis
Durch die Integration bewährter MLOps-Praktiken in alle unsere Projekte helfen wir Ihnen, das Potenzial von KI so effektiv wie möglich auszuschöpfen.
Wir können Sie auch dabei unterstützen, Ihren derzeitigen MLOps-Ansatz zu verbessern, indem wir die Lösung auf Ihre Infrastruktur und Ihre spezifischen Anforderungen abstimmen. Keine MLOps-Lösung passt für alle, aber wir können Ihnen mit unserem Fachwissen helfen, die bestmögliche MLOps-Lösung zu entwickeln.
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