Worum geht es?

MLOps steht für „Machine Learning Operations“ und ist ein integrativer Ansatz, der die Lücke zwischen der Entwicklung und der Bereitstellung sowie dem Betrieb von Machine-Learning-Modellen schließt.

Warum MLOps?

Analog zu DevOps in der Softwareentwicklung, und DataOps im Datenmanagement, zielt MLOps darauf ab, den gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen zu verbessern. MLOps fördert effiziente Prozesse, die Entwicklung von Automatisierungen und die kollaborative Zusammenarbeit.

Merkmale von MLOps

Im MLOps-Ansatz werden mehrere Schlüsselbereiche adressiert:

• Modellentwicklung und Training
  MLOps erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und Entwicklern, um Modelle effizient zu erstellen und zu trainieren. Es beinhaltet auch das Management von Versionskontrollen für Modelle und Daten.
  
• Automatisierung von Machine-Learning-Pipelines
  MLOps automatisiert den Ablauf von Datenverarbeitung und Modelltraining, um schnelle und konsistente Ergebnisse zu erzielen. Das erleichtert die Skalierung von ML-Anwendungen.
  
• Modellbereitstellung und Überwachung
  MLOps ermöglicht die nahtlose Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen und stellt sicher, dass Modelle kontinuierlich überwacht werden, um Leistungsprobleme zu erkennen sowie zu beheben.
  
• Kontinuierliche Verbesserung
  MLOps fördert die kontinuierliche Optimierung von Modellen und Prozessen. Feedback aus der Produktion fließt zurück in die Modellentwicklung, was zu immer besseren Ergebnissen führt.
  
• Sicherheit und Compliance
  MLOps berücksichtigt Sicherheitsaspekte und gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften, insbesondere wenn ML-Modelle sensible Daten verarbeiten.

Ziel von MLOps

Durch die Umsetzung der genannten Punkte wird die Reaktionsfähigkeit bei der Enwicklung, z.B. gegenüber Kundenbedürfnisse erhöht. Auch Geschäftsentscheidungen lassen sich so schneller datenbasiert und damit besser treffen.

MLOps ist somit ein Schlüsselkonzept für die effektive Umsetzung von KI und ML in Unternehmen.