Was ist Modellbereitstellung beim maschinellen Lernen?

Die Modellbereitstellung ist der Schlüsselprozess, um das trainierte maschinelle Lernmodell auf die tatsächliche Produktionsumgebung anzuwenden. In dieser Umgebung können Modelle Eingabedaten verarbeiten und entsprechende Ausgaben generieren. Der Zweck besteht darin, es anderen zu erleichtern, das trainierte Modell zu nutzen, um Vorhersagen zu treffen.

Viele Online-Ressourcen konzentrieren sich auf die frühen Phasen des maschinellen Lernlebenszyklus, wie z. B. explorative Datenanalyse (EDA), Modellauswahl und Bewertung. Allerdings wird die Modellbereitstellung oft übersehen, da sie komplexe Prozesse beinhaltet. Für Personen ohne Erfahrung in Softwareentwicklung oder DevOps kann es schwierig sein, den Bereitstellungsprozess zu verstehen. Daher wird die Bereitstellung, obwohl sie ein entscheidender Schritt beim maschinellen Lernen ist, selten ausführlich besprochen.

In diesem Artikel wird das Konzept der Modellbereitstellung vorgestellt, die Architektur des Modells auf hoher Ebene und verschiedene Bereitstellungsmethoden untersucht. Außerdem werden Faktoren erörtert, die Sie bei der Festlegung Ihres Bereitstellungsansatzes berücksichtigen sollten.

Was ist Modellbereitstellung?

Bei der Bereitstellung eines Modells für maschinelles Lernen wird ein trainiertes Modell auf eine reale Produktionsumgebung angewendet. Durch die Bereitstellung kann das Modell Eingabedaten empfangen und Vorhersagen generieren, was es Benutzern, Managern oder anderen Systemen erleichtert, Modelle für maschinelles Lernen für prädiktive Analysen zu verwenden. Der Hauptzweck der Bereitstellung eines Modells besteht darin, sicherzustellen, dass das Modell effektiv ausgeführt werden kann und in praktischen Anwendungen genaue Vorhersageergebnisse liefert.

Die Modellbereitstellung steht in engem Zusammenhang mit der Systemarchitektur für maschinelles Lernen. Die Systemarchitektur für maschinelles Lernen bezieht sich auf die Anordnung und Interaktion von Softwarekomponenten im System, um voreingestellte Ziele zu erreichen.

Kriterien für die Modellbereitstellung

Vor der Bereitstellung eines Modells muss ein Modell für maschinelles Lernen mehrere Kriterien erfüllen, um für die Bereitstellung bereit zu sein:

• Portabilität: Dies bezieht sich auf die Übertragung von Software von einer Maschine oder System zu einem anderen zu einer anderen Maschine oder einem anderen System. Ein tragbares Modell hat eine relativ kurze Reaktionszeit und kann leicht umgeschrieben werden.
• Skalierbarkeit: Dies bezieht sich auf die Größe, auf die das Modell skaliert werden kann. Ein skalierbares Modell ist eines, das seine Leistung ohne Neugestaltung beibehält.

In der tatsächlichen Anwendung werden alle diese Vorgänge in einer Produktionsumgebung ausgeführt. Eine Produktionsumgebung ist die Umgebung, in der Software und andere Produkte tatsächlich ausgeführt und von Endbenutzern verwendet werden.

Systemarchitektur für maschinelles Lernen für die Modellbereitstellung

Auf einer hohen Ebene gibt es vier Hauptteile eines maschinellen Lernsystems:

• Datenschicht: Die Datenschicht bietet Zugriff auf alle für das Modell erforderlichen Datenquellen Zugang.
• Feature-Layer: Der Feature-Layer ist dafür verantwortlich, Feature-Daten auf transparente, skalierbare und nutzbare Weise zu generieren.
• Bewertungsebene: Die Bewertungsebene wandelt Features in Vorhersagen um. Scikit-Learn wird am häufigsten verwendet und ist der Industriestandard für die Bewertung.
• Bewertungsschicht: Die Bewertungsschicht prüft die Äquivalenz zweier Modelle und kann zur Überwachung von Produktionsmodellen verwendet werden. Es wird verwendet, um zu überwachen und zu vergleichen, wie gut Trainingsvorhersagen mit Echtzeit-Verkehrsvorhersagen übereinstimmen.

3 Modellbereitstellungsmethoden, die Sie kennen müssen

Es gibt drei gängige Methoden für die Bereitstellung von ML-Modellen: einmalig, Batch und Echtzeit.

1. Einmalige

Es ist nicht immer notwendig, das maschinelle Lernmodell für die Bereitstellung kontinuierlich zu trainieren. Manchmal wird ein Modell nur einmal oder regelmäßig benötigt. In diesem Fall kann das Modell bei Bedarf einfach ad hoc trainiert und dann in Produktion genommen werden, bis seine Leistung so weit nachlässt, dass eine Reparatur erforderlich ist.

2. Batch

Batch-Training kann kontinuierlich über die neueste Version des Modells verfügen. Hierbei handelt es sich um einen skalierbaren Ansatz, bei dem jeweils eine Teilstichprobe der Daten erfasst wird, sodass nicht bei jeder Aktualisierung der gesamte Datensatz verwendet werden muss. Dies ist ein guter Ansatz, wenn Sie das Modell konsistent verwenden, aber nicht unbedingt Echtzeitvorhersagen benötigen.

3. Echtzeit

In einigen Fällen ist eine Echtzeitvorhersage erforderlich, beispielsweise um festzustellen, ob eine Transaktion betrügerisch ist. Dies kann durch den Einsatz von Online-Modellen für maschinelles Lernen wie der linearen Regression mit stochastischem Gradientenabstieg erreicht werden.

4 Zu berücksichtigende Modellbereitstellungsfaktoren

Bei der Entscheidung, wie ein Modell für maschinelles Lernen bereitgestellt werden soll, sollten viele Faktoren und Einflüsse berücksichtigt werden. Zu diesen Faktoren gehören die folgenden:

• Wie oft Vorhersagen generiert werden und wie dringend die vorhergesagten Ergebnisse benötigt werden.
• Sollten Vorhersagen einzeln oder in Stapeln generiert werden.
• Die Latenzanforderungen des Modells, die Rechenleistung, über die es verfügt, und das erforderliche Service Level Agreement (SLA).
• Die betrieblichen Auswirkungen und Kosten, die für die Bereitstellung und Wartung des Modells erforderlich sind.

Das Verständnis dieser Faktoren kann Ihnen bei der Auswahl zwischen einmaligen, Batch- und Echtzeit-Modellbereitstellungsmethoden helfen.

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