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MLOps: DevOps für optimierte ML-Workflows

Janina Horn

In der heutigen datengetriebenen Welt eröffnet maschinelles Lernen Unternehmen ein enormes Potenzial zur Optimierung von Prozessen, Entscheidungsfindung und Innovation. 

Doch der erfolgreiche Einsatz von ML-Modellen in produktiven Umgebungen erfordert mehr als nur die Entwicklung von hochperformanten Algorithmen. Es geht um die nahtlose Integration von maschinellem Lernen in den Softwareentwicklungslebenszyklus und die Gewährleistung effizienter, zuverlässiger und skalierbarer ML-Workflows.

Hier kommt MLOps ins Spiel – ein aufstrebendes Teilgebiet von DevOps, das sich genau diesem Zweck widmet. MLOps verbindet die Prinzipien und Praktiken von DevOps mit den spezifischen Anforderungen des maschinellen Lernens. Es bietet Unternehmen die Werkzeuge, Technologien und Methoden, um ML-Modelle effektiv zu entwickeln, zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten.

Egal, ob Sie ein Data Scientist, Entwickler oder Betriebsteammitglied sind – dieser Artikel wird Ihnen wertvolle Einblicke geben, wie Sie MLOps effektiv in Ihre Arbeitsabläufe integrieren können, um das volle Potenzial Ihrer ML-Modelle auszuschöpfen. 

mlops definition

MLOps: Definition

MLOps, als Teilbereich von DevOps, befasst sich mit der nahtlosen Integration von maschinellem Lernen in den gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus. Es konzentriert sich auf die effiziente und skalierbare Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. 

MLOps umfasst Praktiken wie die kontinuierliche Integration und Bereitstellung von ML-Modellen, automatisierte Modellversionierung und -validierung, die Implementierung von Modellüberwachung und Fehlerbehebung sowie die Orchestrierung von Datenpipelines

Es fördert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Entwicklern und Betriebsteams, um die Agilität und Zuverlässigkeit des ML-Modellbetriebs sicherzustellen. 

MLOps zielt darauf ab, wiederholbare, reproduzierbare und kontrollierte Prozesse für die ML-Entwicklung und -Bereitstellung zu schaffen. Es unterstützt die Skalierung von ML-Modellen und ermöglicht deren kontinuierliche Verbesserung durch Feedbackschleifen und Modelliterationen. 

MLOps berücksichtigt auch Aspekte wie Datenschutz, Sicherheit und Governance im Zusammenhang mit der Verarbeitung von sensiblen Daten in ML-Anwendungen. 

Es trägt dazu bei, die Leistung, Stabilität und Wartbarkeit von ML-Modellen in produktiven Umgebungen sicherzustellen und ermöglicht so einen effektiven Einsatz von maschinellem Lernen in verschiedenen Branchen.

MLOps vs. AIOps

Anders als MLOps ist AIOps, wie von Gartner definiert, ein Technologieparadigma, das fortschrittliche Algorithmen nutzt, die durch maschinelles Lernen angetrieben werden. Ziel ist es, verschiedene IT-Betriebsprozesse zu automatisieren und zu optimieren, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die Korrelation von Ereignissen, die Erkennung von Anomalien und die Bestimmung der Kausalität. 

Durch die Integration dieser dynamischen Komponenten zielt AIOps darauf ab, den Betrieb zu rationalisieren, die Systemeffizienz zu verbessern und potenzielle Probleme proaktiv anzugehen, wodurch eine kontinuierliche Serviceverbesserung und die Minderung von Betriebsrisiken unterstützt werden.

Bedeutung von DevOps für den ML-Lebenszyklus

Die Bedeutung von DevOps für den ML-Lebenszyklus liegt in der effizienten und zuverlässigen Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. 

DevOps-Prinzipien und -Praktiken ermöglichen eine nahtlose Integration von ML in den gesamten Softwareentwicklungsprozess und adressieren spezifische Herausforderungen im ML-Bereich:

Schnellere Bereitstellung

DevOps ermöglicht eine beschleunigte Bereitstellung von ML-Modellen, indem es automatisierte Prozesse für Modelltraining, Validierung, Integration und Bereitstellung schafft. 

Dadurch können Modelle schneller in produktiven Umgebungen eingesetzt werden.

Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD): DevOps ermöglicht die Integration von ML-Modellen in bestehende CI/CD-Pipelines. Dadurch können Modelle kontinuierlich getestet, validiert und in Produktionsumgebungen bereitgestellt werden.

Skalierungsfähigkeit

DevOps-Praktiken unterstützen die Skalierung von ML-Modellen, um mit wachsenden Datenmengen und Anforderungen Schritt zu halten. 

Dies beinhaltet die Nutzung von skalierbaren Infrastrukturen, wie z. B. Cloud-Plattformen, um die Rechenleistung und Ressourcen für das Training und die Inference von Modellen zu skalieren.

Modellüberwachung und Fehlerbehebung

DevOps stellt Mechanismen zur Überwachung der Leistung von ML-Modellen bereit, um Anomalien oder Degradationen frühzeitig zu erkennen. Dadurch können Fehler schnell identifiziert und behoben werden, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Modelle sicherzustellen.

Automatisierte Modellversionierung

DevOps-Praktiken ermöglichen die effiziente Verwaltung von Modellversionen. 

Durch die automatisierte Verfolgung von Änderungen und die Rückverfolgbarkeit von Modellversionen wird die Modellverwaltung und das Rollback bei Bedarf erleichtert.

Zusammenarbeit zwischen Teams

DevOps fördert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Entwicklern und Betriebsteams. 

Dadurch können Fachkenntnisse aus verschiedenen Bereichen kombiniert werden, um den gesamten ML-Lebenszyklus effektiv zu gestalten und die Abhängigkeit von Einzelpersonen zu reduzieren.

Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit

DevOps unterstützt die Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit von ML-Experimenten und -Workflows. 

Durch automatisierte Prozesse und Versionierung wird sichergestellt, dass Experimente und Trainingsläufe konsistent und reproduzierbar sind.

Durch die Anwendung von DevOps-Prinzipien auf den ML-Lebenszyklus wird eine effiziente und zuverlässige Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen ermöglicht, was wiederum zu verbesserten Ergebnissen, schnelleren Innovationen und einer optimierten Nutzung von maschinellem Lernen führt.

mlops best practices

Schlüsselkonzepte und Best Practices im Bereich MLOps

Im Bereich MLOps gibt es verschiedene Schlüsselkonzepte und Best Practices, die dazu beitragen, effiziente und zuverlässige ML-Workflows zu schaffen. 

Dies sind einige wichtige Konzepte und Best Practices:

  1. Automatisierung von ML-Workflows: Die Automatisierung von ML-Workflows ist ein zentrales Konzept in MLOps. Es umfasst die Automatisierung von Schritten wie Datenbereinigung, Feature-Engineering, Modelltraining, Validierung, Bereitstellung und Überwachung. Durch die Automatisierung wird die Effizienz gesteigert und die Fehleranfälligkeit reduziert.
  2. Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD): Die Anwendung von CI/CD-Praktiken auf den ML-Lebenszyklus ermöglicht eine kontinuierliche und automatisierte Integration, Validierung und Bereitstellung von ML-Modellen. Dadurch können Modelle schneller iteriert und Fehler früher erkannt werden.
  3. Modellversionierung und -verwaltung: Eine sorgfältige Versionierung und Verwaltung von ML-Modellen ist wichtig, um Transparenz, Nachvollziehbarkeit und die Möglichkeit zum Rollback sicherzustellen. Dies beinhaltet die Verfolgung von Modellversionen, Metadaten und verwendeten Daten sowie die Dokumentation von Änderungen.
  4. Skalierung von ML-Workloads: Skalierbarkeit ist ein wesentliches Konzept in MLOps, um mit wachsenden Datenmengen und Anforderungen Schritt zu halten. Skalierbare Infrastrukturen wie Cloud-Plattformen oder Containerisierungstechnologien ermöglichen die Ressourcenelastizität für das Training und die Inferenz von ML-Modellen.
  5. Modellüberwachung und Fehlerbehebung: Eine kontinuierliche Überwachung der Leistung von ML-Modellen ist entscheidend, um Anomalien, Drifts oder Degradationen frühzeitig zu erkennen. Monitoring-Tools und Metriken helfen dabei, Probleme zu identifizieren und Fehler schnell zu beheben.
  6. Experimentelle Reproduzierbarkeit: Die Reproduzierbarkeit von ML-Experimenten ist wichtig, um die Ergebnisse nachvollziehen und vergleichen zu können. Dazu gehört die Verwendung von Versionskontrolle für Code, Daten und Hyperparameter sowie die Dokumentation von Umgebungen und Konfigurationen.
  7. Sicherheit und Datenschutz: Sicherheits- und Datenschutzaspekte sind von großer Bedeutung in MLOps. Der Umgang mit sensiblen Daten, die Gewährleistung von Datenschutzstandards und die Implementierung von Sicherheitsmechanismen wie Zugriffssteuerung und Verschlüsselung müssen berücksichtigt werden.
  8. Zusammenarbeit zwischen Teams: Die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Entwicklern, Betriebsteams und anderen Stakeholdern ist entscheidend. Regelmäßige Kommunikation, Wissenstransfer und enge Zusammenarbeit ermöglichen eine effektive Umsetzung von MLOps-Praktiken.

Diese Schlüsselkonzepte und Best Practices helfen Unternehmen dabei, ihre ML-Workflows zu optimieren, die Effizienz zu steigern, die Zuverlässigkeit zu gewährleisten und die Skalierbarkeit von ML-Modellen in produktiven Umgebungen zu garantieren.

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Werkzeuge und Technologien bei der Umsetzung von MLOps

Bei der Umsetzung von MLOps gibt es verschiedene relevante Werkzeuge und Technologien. 

Das sind z. B.:

Containerisierung

Werkzeuge wie Docker ermöglichen die Verpackung von ML-Modellen, Abhängigkeiten und Umgebungen in Container, um eine konsistente und portierbare Ausführung über verschiedene Umgebungen hinweg zu gewährleisten. 

Containerorchestrierungssysteme wie Kubernetes erleichtern die Skalierung und Verwaltung von Containeranwendungen.

Versionskontrolle

Versionskontrollsysteme wie Git ermöglichen die Verwaltung und Verfolgung von Codeänderungen, Konfigurationsdateien, Modellgewichten und anderen Artefakten. 

Dies erleichtert die Zusammenarbeit im Team, die Reproduzierbarkeit von Experimenten und die Rückverfolgbarkeit von Modellversionen.

Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)

CI/CD-Tools wie Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions oder CircleCI ermöglichen die Automatisierung von Builds, Tests, Validierungsschritten und Bereitstellungen von ML-Modellen. Sie unterstützen die kontinuierliche Integration und Bereitstellung von Modellen in produktive Umgebungen.

Cloud-Plattformen

Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) oder Microsoft Azure bieten eine Vielzahl von Services und Ressourcen für die Skalierung, Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung von ML-Modellen. 

Sie ermöglichen die Nutzung von rechenintensiven Ressourcen und bieten Tools für die Modellverwaltung, Überwachung und Fehlerbehebung.

Automatisierte Modellüberwachung und Fehlerbehebung

Es gibt spezialisierte Tools wie Prometheus, Grafana oder TensorBoard, die die Überwachung und Visualisierung der Leistung von ML-Modellen erleichtern. 

Sie helfen bei der Erkennung von Anomalien, Drifts oder Fehlern und ermöglichen eine schnelle Fehlerbehebung.

Datenpipelines und Workflow-Management

Tools wie Apache Airflow oder Kubeflow Pipelines unterstützen die Erstellung und Verwaltung von komplexen Datenpipelines und Workflows. 

Sie ermöglichen die Automatisierung von Datenverarbeitungsschritten, Feature-Extraktion, Modelltraining und -bereitstellung.

Modellregistrierung und -verwaltung

Spezialisierte Plattformen wie MLflow, TensorBoard oder Neptune.ai ermöglichen die Registrierung, Verwaltung und Verfolgung von Modellen, Metriken, Experimenten und Hyperparametern. 

Sie bieten eine zentrale Anlaufstelle für die Organisation und Dokumentation von Modellen.

Modellübertragung und Inferenz

Werkzeuge wie TensorFlow Serving, ONNX oder Seldon ermöglichen die Bereitstellung und Skalierung von ML-Modellen für die Inferenz in produktiven Umgebungen. 

Sie stellen Schnittstellen und Infrastruktur für die Modellinference bereit und erleichtern die Integration in Anwendungen und Services.

Die Auswahl der Werkzeuge und Technologien hängt von den spezifischen Anforderungen des Projekts und der verwendeten Infrastruktur ab. Es ist wichtig, Werkzeuge zu evaluieren und auszuwählen, die am besten zur Unterstützung der MLOps-Praktiken und der Infrastruktur des Unternehmens passen.

Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von MLOps

Bei der Implementierung von MLOps können verschiedene Herausforderungen auftreten. Hier sind einige häufige Herausforderungen und mögliche Lösungen:

Komplexität der ML-Workflows

Die Implementierung von MLOps erfordert die Integration von verschiedenen Schritten und Tools, wie Datenbereinigung, Feature-Engineering, Modelltraining, Validierung, Bereitstellung und Überwachung. Die Komplexität dieser Workflows kann eine Herausforderung darstellen.

Lösung: Eine Möglichkeit besteht darin, die Automatisierung und Orchestrierung von ML-Workflows mithilfe von Tools wie Airflow oder Kubeflow Pipelines zu nutzen. Dies ermöglicht eine effiziente und standardisierte Ausführung der Workflows.

Modellversionierung und -verwaltung

Die Verwaltung von Modellversionen und das Tracking von Änderungen können schwierig sein, insbesondere wenn mehrere Teams gleichzeitig an Modellen arbeiten oder Änderungen an Modellen in Produktion zurückverfolgt werden müssen.

Lösung: Die Verwendung von Versionskontrollsystemen wie Git für Code, Konfigurationsdateien und Modellgewichte ermöglicht eine effektive Modellversionierung. Es ist wichtig, klare Prozesse für die Verwaltung und Dokumentation von Modellversionen festzulegen.

Skalierung und Ressourcenmanagement

Das Skalieren von ML-Workloads und die effiziente Nutzung von Ressourcen können herausfordernd sein, insbesondere bei großen Datensätzen und komplexen Modellen.

Lösung: Cloud-Plattformen bieten skalierbare Ressourcen und Dienste für das Training und die Inferenz von ML-Modellen. Die Verwendung von Containerisierungstechnologien wie Docker und Orchestrierungssystemen wie Kubernetes ermöglicht die Skalierung von Modellen auf mehreren Ressourcen und die effiziente Nutzung von Rechenleistung.

Modellüberwachung und Fehlerbehebung

Das Überwachen der Leistung von ML-Modellen und das Erkennen von Anomalien oder Fehlern in Echtzeit kann eine Herausforderung sein.

Lösung: Die Integration von Monitoring-Tools und Metriken in den MLOps-Workflow ermöglicht die kontinuierliche Überwachung der Modellleistung. Dashboards und Warnmeldungen können eingerichtet werden, um Anomalien zu erkennen und Fehler schnell zu beheben.

Zusammenarbeit zwischen Teams

Die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Entwicklern und Betriebsteams kann aufgrund unterschiedlicher Fachkenntnisse und Arbeitsweisen eine Herausforderung sein.

Lösung: Die Etablierung einer Kultur der Zusammenarbeit und des Wissensaustauschs ist entscheidend. Regelmäßige Meetings, klare Kommunikation und die Nutzung gemeinsamer Tools und Plattformen helfen dabei, die Zusammenarbeit zu erleichtern.

Sicherheit und Datenschutz

Der Schutz sensibler Daten und die Gewährleistung der Sicherheit von ML-Modellen sind wichtige Aspekte bei der Implementierung von MLOps.

Lösung: Die Implementierung von Sicherheitsmechanismen wie Zugriffssteuerung, Verschlüsselung und Anonymisierung von Daten sowie die Berücksichtigung von Datenschutzrichtlinien sind entscheidend. Sicherheits- und Datenschutzaspekte sollten von Anfang an in den MLOps-Workflow integriert werden.

Die Herausforderungen bei der Implementierung von MLOps können je nach Projekt und Unternehmen variieren. Es ist wichtig, diese Herausforderungen frühzeitig zu identifizieren und entsprechende Lösungsansätze zu entwickeln, um einen reibungslosen MLOps-Workflow sicherzustellen.

grüner hintergrund mit konfuzio logo

Konfuzio: Vereinfachte Implementierung von MLOps in der Dokumentenverarbeitung

Konfuzio als Unternehmen bietet Lösungen an, die eine Implementierung von MLOps erleichtern. Konfuzio hat sich auf die Automatisierung von Dokumentenverarbeitung und maschinelles Lernen spezialisiert und bietet eine Plattform an, die Unternehmen dabei unterstützt, strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Arten von Dokumenten zu extrahieren und zu analysieren.

Konfuzio kann dabei helfen, den ML-Lebenszyklus zu optimieren, indem es Werkzeuge und Technologien bereitstellt, die die Effizienz und Genauigkeit der Dokumentenverarbeitung verbessern. Dies kann die Extraktion und Klassifizierung von Informationen aus Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen oder medizinischen Berichten automatisieren.

Durch die Kombination von Konfuzio-Technologien mit MLOps-Praktiken können Unternehmen ihre ML-Workflows nahtlos gestalten, von der Datenextraktion über das Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. 

Konfuzio trägt somit dazu bei, die Implementierung von MLOps in Bezug auf die Dokumentenverarbeitung zu erleichtern und die Produktivität und Effizienz von Unternehmen zu steigern.

Fazit: MLOps als Erfolgsfaktor für die effektive Nutzung von maschinellem Lernen

MLOps hat sich als entscheidender Teilbereich von DevOps etabliert, der die nahtlose Integration von maschinellem Lernen in den Softwareentwicklungslebenszyklus ermöglicht. Durch die Anwendung von MLOps-Praktiken und -Technologien können Unternehmen die Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit ihrer ML-Workflows verbessern.

Die Automatisierung von ML-Workflows, kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD), Modellversionierung, Skalierung von ML-Modellen, Modellüberwachung und Fehlerbehebung sind einige der Schlüsselkonzepte und Best Practices in MLOps. 

Die Nutzung von relevanten Werkzeugen und Technologien wie Containerisierung, Versionskontrolle, Cloud-Plattformen und Monitoring-Tools ist entscheidend, um MLOps erfolgreich umzusetzen.

Die Einführung von MLOps ermöglicht es Unternehmen, ML-Modelle effizienter zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten. Es führt zu kürzeren Bereitstellungszeiten, erhöhter Agilität und verbesserten Ergebnissen. MLOps ist ein wichtiger Schritt, um den Wert von maschinellem Lernen in verschiedenen Branchen voll auszuschöpfen und Innovationen voranzutreiben.

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