MLOps, die Abkürzung für Machine Learning Operations, ist eine Disziplin, die die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von Machine Learning-Modellen orchestriert. Es handelt sich um eine kollaborative Anstrengung, die die Fähigkeiten von Datenwissenschaftlern, DevOps-Ingenieuren und Dateningenieuren integriert und darauf abzielt, den Lebenszyklus von ML-Projekten zu rationalisieren.
MLOps hat im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) aufgrund der Herausforderungen beim Übergang von KI-Initiativen von experimentellen Projekten zu voll automatisierten, produktiven Abläufen erheblich an Bedeutung gewonnen. Es befasst sich mit den Hürden bei der Produktion von maschinellem Lernen und stellt sicher, dass das Potenzial von KI in praktischen Anwendungen voll ausgeschöpft wird.
Statistiken zeigen, dass Unternehmen, die vollständig automatisierte KI einsetzen, höhere Gewinnmargen aufweisen als Unternehmen, die lediglich ein KI-Konzept nachweisen. MLOps spielt bei dieser Automatisierung eine entscheidende Rolle und ermöglicht eine schnelle und effiziente KI-Implementierung im Geschäftsbetrieb.
MLOps bietet mehrere Vorteile:
Dieses Video gibt Einblicke in die Implementierung von MLOps in einer Cloud-Umgebung und zeigt, wie es maschinelle Lernprozesse optimiert und die Modellleistung durch kontinuierliche Überwachung, automatische Bereitstellung und effiziente Ressourcennutzung verbessert.
MLOps spielt eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung der digitalen Transformation, indem es die Bereitstellung und den Betrieb von KI- und ML-Modellen rationalisiert. Trotz der weit verbreiteten Einführung dieser Technologien bestehen jedoch nach wie vor Herausforderungen beim Übergang von der Entwicklung zur Produktion. Ein erheblicher Teil der Unternehmen hat Schwierigkeiten, über den Proof-of-Concepts hinauszukommen, und nur ein Bruchteil der Unternehmen kann Modelle erfolgreich in Live-Umgebungen einsetzen. Diese Hindernisse ergeben sich aus der Abhängigkeit von manuellen Prozessen, dem Mangel an wiederverwendbaren Komponenten und der Komplexität des Übergangs der Modelle von den Data-Science-Teams zum IT-Betrieb.
Um diesen Problemen zu begegnen, wird MLOps zu einer wichtigen Methode. Dabei geht es nicht nur um die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen, sondern um die Schaffung eines Zyklus der kontinuierlichen Verbesserung, Prüfung und Anpassung. Dadurch wird sichergestellt, dass ML-Modelle im Laufe der Zeit effektiv und relevant bleiben, sich an Veränderungen in der Umgebung anpassen und mit den Geschäftszielen in Einklang gebracht werden.
MLOps umfasst einen umfangreichen Lebenszyklus, einschließlich:
Für eine effektive Implementierung müssen Unternehmen verschiedene technische Fähigkeiten entwickeln, oft in Stufen, die sich an den geschäftlichen Prioritäten und dem technischen Reifegrad orientieren. Sie beginnen in der Regel mit der ML-Entwicklung, der Modellbereitstellung und dem Prediction Serving und integrieren dann schrittweise kontinuierliche Schulungen und Überwachungen, je nach ihren spezifischen Anforderungen und dem Umfang der ML-Systeme.
Die Implementierung von MLOps ist kein Einheitsverfahren, sondern eine auf die Bedürfnisse jeder Organisation zugeschnittene Entwicklung. Die Vorteile dieses Ansatzes sind mannigfaltig:
MLOps ist eine unverzichtbare Praxis in der heutigen KI-zentrierten Welt, die einen strukturierten, effizienten und skalierbaren Ansatz für das ML-Modell-Lebenszyklusmanagement bietet. Es ist ein unverzichtbares Tool für jedes Unternehmen, das KI effektiv nutzen möchte.
Möchten Sie MLOps in Ihr Unternehmen integrieren? Unsere Experten-Services bieten eine durchgängige Unterstützung, die sicherstellt, dass Ihre KI- und ML-Projekte nicht nur implementiert, sondern auch kontinuierlich für den langfristigen Erfolg optimiert werden.
