Machine Learning Operations (ML-Ops) ist ein funktionsübergreifender und kooperativer Prozess der Unternehmen dabei hilft, das gesamte Potenzial eingesetzter Machine Learning Modelle auszuschöpfen. ML-Ops hilft zudem bei der kontinuierlichen Überwachung und Bereitstellung von Machine Learning Modellen, wodurch Unternehmen wertvolle Informationen aus ihren Daten beziehen.
In diesem Beitrag erfahren Sie, was MLOps ist, welche Vorteile es gibt und welche Herausforderungen beim Einsatz von ML-Ops bestehen.
- Was ist ML-Ops?
- Was sind die Vorteile von ML-Ops?
- Wie sieht ein ML-Ops-Prozess aus?
- Welche Fähigkeiten benötigt man im Umgang mit ML-Ops?
- Welche Herausforderungen bestehen beim Einsatz von ML-Ops?
Das Wichtigste auf einen Blick:
- ML-Ops steht für Machine Learning Operations und hilft bei der effizienten Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Machine Learning Modellen
- Mithilfe von ML-Ops lassen sich Modelle schneller bereitstellen und besser überwachen
- Dadurch vermindert sich das Risiko, unproduktive Modelle in der Praxis einzusetzen
- Dank der Automatisierung von Machine Learning-Prozessen ist eine Skalierung von Machine Learning-Modellen im Unternehmen möglich
Was ist ML Ops?
ML Ops steht für Machine Learning Operations und ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Entwicklern, eng miteinander zusammenzuarbeiten und die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Machine Learning-Modellen effizienter zu gestalten.
Dementsprechend kann ML Ops als eine Art funktionsübergreifender und kooperativer Prozess zur Operationalisierung von Data Science-Prozessen angesehen werden.
Durch die vom ML Ops kontinuierliche Integration und Bereitstellung verschiedener Modelle erhält das Unternehmen einen schnellen Einblick in bestehende Informationen und kann daraus wertvolle Erkenntnisse ableiten.
Warum ist ML Ops wichtig?
Machine Learning Operations (MLOps) bietet eine Technologie, mit dessen Hilfe Unternehmen die gesamte Bereitstellung, Überwachung, Verwaltung und Steuerung von Machine Learning in der Praxis umsetzen können. Dementsprechend ist es möglich, die Anzahl an maschinell gesteuerten Anwendungen effektiv zu skalieren. Zusätzlich gewährt die Integration von MLOps Vertrauen, indem automatisierte Prozesse, Tests und Validierungen für die Verwaltung von Machine Learning Modellen geboten werden.
Was sind die Vorteile von MLOps?
Eines der Hauptvorteile von ML-Ops besteht in der Möglichkeit, dass durch den wiederholten Einsatz verschiedener Modelle und einer damit verbundenen kontinuierlichen Überwachung dieser Modelle ein schneller Geschäftsnutzen innerhalb des Unternehmens erzielt werden kann. Daraus resultieren in der Praxis folgende konkrete Beispiele:
Business Integration
Erfolgreiche Machine Learning Projekte zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass das Bewusstsein über den Nutzen einer eingesetzten Machine Learning-Technologie von Beginn an bei allen verantwortlichen Mitarbeitern besteht. Zusätzlich sollten die Herausforderungen, die mit der Implementierung eines Modells in Verbindung stehen, bekannt sein. Durch eine strukturierte Integration von ML-Ops lassen sich Machine Learning-Modelle langfristig erfolgreich einsetzen und bestehende Anwendungen können jederzeit aktualisiert sowie ausgetauscht werden.
Technische Integration
Kurze Entwicklungszyklen und eine von Beginn an bestehende Qualitätssicherung sind dank eines ML-Ops-Prozessablaufs gegeben. Dies hängt damit zusammen, da technische Entwicklungs-, Test- und Integrationsschritte weitestgehend automatisiert sind. Darauf basierend ist beim Einsatz von Machine Learning-Modellen von Beginn an eine effektive Überwachung aller Prozesse gegeben.
Skalierbarkeit
In der Praxis hat es sich bewährt, im Rahmen von Machine Learning-Anwendungen skalierbare Plattformen zu nutzen. Der Vorteil dieser ist, dass sie den gesamten Lebenszyklus eines Modells abbilden und von der Entwicklung bin hin zur Implementierung die Möglichkeit einer kontinuierlichen Verbesserung bieten.
Zudem bestehen weitere Vorteile durch die Anwendung von ML-Ops:
- Schnelle Bereitstellung mehrerer Modelle durch automatisierte Prozesse
- Verkürzung der Time-to-Value durch eine zügigere Erstellung und Bereitstellung von Modellen
- Erhöhte Produktivität aufgrund der verbesserten Kooperation und erneuten Verwendung von Modellen
- Vermindertes Risiko, unproduktive Modelle einzusetzen
Anhand dieser Vorteile ist zu erkennen, dass sich jegliche Prozesse von der Datenanalyse und Datenverarbeitung bis hin zu Skalierbarkeit und Nachverfolgung effizienter gestalten lassen.
Wie sieht ein ML-Ops-Prozess aus?
Ein ML-Ops-Prozess setzt sich im Allgemeinen innerhalb der Praxis aus den folgenden Schritten zusammen:
- Erstellung des Modells: Im Bereich des Erstellens geht es hauptsächlich um die Vorbereitung der Daten. Zudem ist die konkrete Erstellung eines Modells mit zugehörigen Tests Teil dieses Bereiches.
- Verwaltung des Modells: Nach der Erstellung eines Modells werden diese in einem Modell-Repository abgespeichert, um eine erneute Verwendung dieses Modells zu gewähren.
- Bereitstellung des Modells: Nach der Erstellung sowie Speicherung eines Modells erfolgt in diesem Schritt die konsequente Implementierung eines Modells in bestehende Geschäftsprozesse.
- Überwachung des Modells: Nachdem ein Modell zur effizienten Nutzung innerhalb des Unternehmens bereitgestellt wurde, stellt die abschließende Überwachung den letzten Schritt dar.
Welche Fähigkeiten benötigt man im Umgang mit MLOps?
Um ML-Ops effizient und erfolgreich in der Praxis umsetzen, sind in der Praxis einige Fähigkeiten gefragt. Zu diesen zählen:
1. Erkennen von Machine Learning-Problemen in Geschäftsbeziehungen
Um den Prozess eingesetzter Modelle zu steuern, sollten bestimmte Leistungsmessungen, technische Anforderungen, sowie das Budget eines Projekts im Vorhinein geklärt sein. Anhand dessen kann das Unternehmen aus einem bestimmten Geschäftsziel konkrete Maßnahmen zur Umsetzung ableiten.
2. Entwurf von Machine Learning-Lösungen
Nach der Auswertung sowie einem Entwurf konkreter Unternehmensziele und damit verbundenen Maßnahmen, ist es wichtig, genügend geeignete Eingabedaten für das Modell herbeizuziehen. Das Beziehen geeigneter Daten gehört meist zu den umfangreichsten Aufgaben und setzt sich aus mehreren Einzelaufgaben zusammen. Zu diesen gehören:
- Analyse aller zur Verfügung stehenden relevanten Datensätze
- Überprüfung aller erhobenen Daten auf Richtigkeit
- Gliederung der bezogenen Daten in statische Daten sowie Echtzeit-Streaming-Daten
- Festlegung der Quellen
- Wahl eines Cloud-Dienstes
3. Datenaufbereitung und Datenverarbeitung
In diesem Bereich geht es hauptsächlich um Aufgaben wie Feature-Engineering, Bereinigung des Datensatzes und die Auswahl passender Features, um festgelegte Probleme zu lösen.
In diesem Schritt ist es wichtig, die gesamte Pipeline zu entwerfen, sodass kompatible Daten zur Nutzung des Modells generiert werden. Dabei sollte vor allem Wert auf die Wahl einer effizienten Kombination aus Cloud-Services und Architektur gelegt werden.
4. Training des Modells
Nachdem der Schritt der Datenaufbereitung und Datenverarbeitung abgeschlossen ist, folgt nun das Training des Modells. In der Anfangsphase bietet es sich an, verschiedene Modelltypen zu testen und sich im Verlauf des Trainings für ein geeignetes Modell, welches zum Ziel passt, zu entscheiden.
5. Erstellung und Automatisierung einer ML-Pipeline
Bei der Wahl einer geeigneten Machine Learning-Pipeline sollten folgende Parameter beachtet werden:
- Analyse der Systemanforderungen wie beispielsweise die Rechenanforderung
- Wahl einer geeigneten Cloud-Architektur
- Erstellung von Trainings-sowie Testpipelines
- Analyse der Pipelineabläufe
- Validierung bestehender Daten
6. Bereitstellung des Modells
Bei der Bereitstellung des Modells lässt sich zwischen den beiden unterschiedlichen Arten zur Bereitstellung eines Modells unterscheiden.
- Statistisches Deployment: hierbei wird ein Modell vorerst in eine installierte Anwendungssoftware übertragen und im Anschluss deployed. Dazu zählt beispielsweise eine Anwendung, welche Batch-Scoring von Anfragen bietet.
- Dynamisches Deployment: Beim dynamischen Deployment wird ein Modell mithilfe eines Web-Frameworks wie FastAPI oder Flask bereitgestellt und im Nachhinein als API-Endpunkt angeboten.
7. Überwachung, Optimierung und Wartung des Modells
Damit entworfene Modelle den Interessen aller Stakeholder, Mitarbeiter und Benutzern entsprechen, sollten bestimmte Kontrollmaßstäbe erstellt werden, die eine Überwachung gewährleisten. Demnach ist es also nicht ausschließlich wichtig, die eigene Leistung des Modells zu überwachen, sondern das gesamte Modell als Teil des Unternehmens anzusehen. Bei der Überwachung eines Modells ist es vor allem wichtig, auf folgende Bereiche ein Auge zu werfen:
- Analyse der Leistung des Modells
- Errichtung von Logging-Strategien und Etablierung von Metriken zur stetigen Analyse des Modells
- Behebung bestimmter Fehler wie Systemausfälle oder Verzerrungen
- Stetige Feinabstimmung des Modells zu den Geschäftsanforderungen
Welche Herausforderungen bestehen beim Einsatz von MLOps?
Trotz fortschreitender Technologien in Bereichen wie dem Machine Learning tun sich heutzutage noch viele Unternehmen schwer, Machine Learning-Modelle in der Praxis erfolgreich einzusetzen. Dies liegt vor allem an dem fehlenden Wissen vieler Unternehmen im Umgang mit Machine Learning und damit in Verbindung stehenden Technologien.
Dementsprechend werden ein Großteil erstellter Machine Learning-Modelle niemals effektiv in der Praxis implementiert. Zusätzlich bestehen Probleme darin, dass die Phase der Implementierung meist zu lange dauert, sodass Modelle bei der Einführung bereits veraltet sind.
An dieser Stelle hilft MLOps dabei, einerseits einen effektiven Einsatz des Modells zu gewährleisten und zum anderen eine rasche Implementierung von Modellen zu bieten.
Fazit
Die Automatisierung von maschinellen Lernprozessen schafft nicht nur Vertrauen innerhalb des Unternehmens, sondern ermöglicht es Unternehmen, sich mit der Lösung komplexerer Probleme zu befassen.
Durch die Implementierung von MLOps sind Unternehmen in der Lage, konsistente Ergebnisse zu erzielen und das Risiko, Zeit sowie Ressourcen zu verschwenden, zu mindern.
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