Vertiefendes Verständnis von MLOps: Diskussion der Definition, Konzepte und Anwendungen von MLOps

Was ist MLOps?

Die Disziplin der Bereitstellung maschineller Lernmodelle durch wiederholbare und effiziente Arbeitsabläufe wird als Machine Learning Operations (MLOps) bezeichnet.

MLOps ähnelt DevOps des Softwareentwicklungslebenszyklus und zielt darauf ab, leistungsstarke ML-Anwendungen kontinuierlich in die Massenproduktion zu bringen. Es konzentriert sich speziell auf die besonderen Anforderungen von ML innerhalb bestehender SDLC- und CI/CD-Programme, um einen neuen Lebenszyklus zu schaffen, der parallel dazu existiert. Dies kann zu effizienteren Arbeitsabläufen und besseren Ergebnissen für ML führen.

MLOps-Ansatz verbessert die Qualität von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning, vereinfacht Verwaltungsprozesse und ermöglicht eine automatisierte Bereitstellung. Modelle lassen sich leichter an Geschäftsanforderungen und behördliche Anforderungen anpassen.

Maschinelles Lernen (ML) hat einen einzigartigen Lebenszyklus, der sich von herkömmlicher Software unterscheidet. Der Kern von ML sind Daten, nicht Anwendungsaktivitäten. Daher liegt der Schwerpunkt des Codes auf der Datenverwaltung. Das ML-System ist ein offenes und sich ständig weiterentwickelndes System. Sobald das Modell verteilt ist, hat die Aufgabe gerade erst begonnen. Für eine optimale Leistung müssen Modelle in der Produktion regelmäßig überwacht, neu trainiert und als Reaktion auf sich ändernde Datensignale neu bereitgestellt werden. Dieser Prozess ist fortlaufend und erfordert eine ständige Optimierung und Anpassung, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells sicherzustellen. Durch kontinuierliche Iteration und Verbesserung können ML-Systeme effizient und effektiv gehalten werden, um sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen.

ML-Lebenszyklus ist der kontinuierliche Integrations-, Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess von Modellen für maschinelles Lernen. Das Modell durchläuft kontinuierlich drei Schlüsselphasen der Entwicklung, Bereitstellung und des Betriebs, um seine Leistung in der Produktion kontinuierlich anzupassen und zu optimieren.

Wie funktioniert MLOps?

MLOps bietet eine Lösung, die Datenwissenschaftlern, Ingenieuren für maschinelles Lernen und Anwendungsentwicklern hilft, Probleme zu lösen, die der Softwareentwicklung ähneln. Es ähnelt DevOps und löst die Herausforderungen von Datenwissenschaftlern, Modelle in Produktionsumgebungen bereitzustellen und diese zu warten. MLOps konzentriert sich auf die Zusammenarbeit und ermöglicht es Teams, den Kunden einen Mehrwert zu bieten. Durch MLOps können Teams den Lebenszyklus, die Versionskontrolle und die Bereitstellung von Modellen besser verwalten und so die Modellverfügbarkeit und -zuverlässigkeit verbessern. Dieser Ansatz gewährleistet außerdem Modellkonsistenz und Wiederholbarkeit, sodass Teams neue Funktionen und Verbesserungen schneller einführen können. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MLOps und DevOps bei der Lösung softwaretechnischer Probleme viele Gemeinsamkeiten haben und Datenwissenschaftlern ähnliche Vorteile bieten.

MLOps umfasst alle wesentlichen Komponenten und die Möglichkeit, sie alle miteinander zu integrieren – von Datenquellen bis hin zu Compliance-Tools.

Um wiederholbare Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen, können wir den Modellierungscode, Abhängigkeiten und Laufzeitanforderungen verpacken. Indem wir reproduzierbares ML ermöglichen, können wir die Kosten für den Versand und die Wartung von Modellversionen senken. Nach dem Packen wird die groß angelegte Bereitstellung ganz einfach. Diese Phase sorgt für Wiederholbarkeit und ist einer von mehreren grundlegenden Schritten auf dem Weg zu MLOps.

MLOps zielt darauf ab, den gesamten Lebenszyklus von Modellen für maschinelles Lernen durch einen konsistenten Satz von Prinzipien zu unterstützen. Zu diesen Grundsätzen gehören die Implementierung der Quellcodeverwaltung, die Pflege einer Modellversionsregistrierung, standardisierte Paketierung, die Erstellung von Validierungschecklisten, die Definition von Bereitstellungsmethoden und die Entwicklung von Überwachungsprotokollen.

Da Datendrift von der Überwachungspipeline bemerkt wird, können Unternehmen mithilfe ausgereifter MLOps-Technologie bestimmen, wann Modelle neu trainiert werden müssen. Es kann auch dabei helfen, festzustellen, welche Daten, Modellversionen und Codebasen für eine bestimmte Vorhersage verwendet wurden.

Vorteile von MLOps

Schnellere Bereitstellung von mehr Modellen: Die Geschwindigkeit der Bereitstellung und Iteration von Modellen verschafft Ihnen einen Wettbewerbsvorteil beim maschinellen Lernen. Der wiederholbare, skalierbare Ansatz von MLOps bringt maschinelles Lernen schneller in die Produktion.

1. ROI maximieren: Wenn MLOps vorhanden ist, wird die Modell- und Infrastrukturüberwachung zu einer Stückwerksaufgabe. Sie können Ihre Modelle und Infrastruktur schnell überwachen und anpassen, um zusätzliche Gewinnspannen zu erzielen und gleichzeitig die Infrastrukturausgaben zu reduzieren.

2. Verbesserung der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen: Um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, müssen Modelle häufig angepasst werden. Wenn Sie MLOps zum Aufbau automatisierter Pipelines und Workflows verwenden, können Sie die Gesamtkosten von ML senken und gleichzeitig wettbewerbsfähig bleiben.

3. Flexible Integration: Wenn Sie modernste maschinelle Lerntechnologie nutzen möchten, können Sie MLOps verwenden, um die Integration mit verschiedenen Data-Science-Tools einfach aufrechtzuerhalten.

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