MLOps (Machine Learning Operations)

MLOps (Machine Learning Operations) ist ein Softwareentwicklungsprozess, der zur Verwaltung der Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen (ML) verwendet wird. Er vereint die an der Entwicklung und dem Betrieb von ML beteiligten Prozesse wie Datentechnik, Modelltraining und -tests, Modellbereitstellung und Überwachung der Modellleistung.

MLOps ist eine relativ neue Disziplin, die die Fähigkeiten von Software-Engineering, Machine-Learning-Engineering und DevOps kombiniert. Es bietet eine einheitliche Plattform für ML-Teams, um besser zusammenzuarbeiten und den Lebenszyklus von ML-Modellen effektiv zu verwalten. Dazu gehört das Erstellen reproduzierbarer ML-Pipelines, die Automatisierung der Datenorchestrierung, des Modelltrainings und der Modellbereitstellung. Es hilft auch bei der Optimierung des Modellmanagements, damit Entwickler Abweichungen der Modellgenauigkeit schnell erkennen und darauf reagieren können, indem sie das Modell automatisch neu starten und neu trainieren.

MLOps bietet eine Plattform, auf der Datenwissenschaftler, Softwareentwickler und DevOps-Ingenieure zusammenarbeiten können, um ML-gesteuerte Anwendungen zu erstellen, bereitzustellen und zu überwachen. Entwickler können MLOps dann verwenden, um Datenpipelines zu optimieren, das erneute Trainieren von Modellen zu automatisieren und neue Versionen von Modellen schnell in die Produktion zu bringen. Dies hilft Entwicklern, die Markteinführungszeit für neue ML-Anwendungen zu verkürzen und erleichtert die Bereitstellung und Wartung von Modellen bei gleichzeitiger Kostenkontrolle.

MLOps geht außerdem Hand in Hand mit den Verfahren der kontinuierlichen Integration und kontinuierlichen Bereitstellung (CI/CD), die zur Automatisierung von Softwareentwicklungs-Workflows und zur Verbesserung der Gesamtqualität des erstellten Softwaresystems eingesetzt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Iterationen eines bestimmten Modells schneller und mit größerer Genauigkeit bereitgestellt werden können, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass es produktionsbereit bleibt.

Kurz gesagt ist MLOps eine Plattform, die die Elemente der traditionellen Softwareentwicklung mit maschinellem Lernen kombiniert, um Modelle kostengünstig und effizient bereitzustellen und zu verwalten. Sie hilft Data-Science- und Entwicklerteams dabei, Modelle schnell zu iterieren, die Bereitstellung und Wartung von Modellen zu automatisieren und Modelle mit höherer Genauigkeit in die Produktion zu bringen.