Der Aufstieg von MLOps: Maschinelles Lernen im großen Maßstab verwalten | von Prabhu | Juni 2023

Während künstliche Intelligenz ihren stetigen Vormarsch in Mainstream-Unternehmen und -Technologie fortsetzt, werden Modelle des maschinellen Lernens zu immer wichtigeren Bestandteilen der Technologie-Stacks vieler Unternehmen. Die Verwaltung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen – allgemein als MLOps bezeichnet – bleibt jedoch ein Bereich, der weiterhin eine Herausforderung darstellt. Sie müssen Modelle des maschinellen Lernens operationalisieren, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

MLOps versucht, diese Lücke zu schließen, indem es einen systematischen Prozess für die Veröffentlichung und Pflege von Modellen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen bereitstellt. Bei effektiver Implementierung können MLOps Information-Science-Groups dabei helfen, bessere Modelle zu erstellen, Entwicklungslebenszyklen zu verkürzen und eine produktivere Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Betriebsingenieuren zu ermöglichen.

In den kommenden Jahren dürfte MLOps eine unverzichtbare Infrastruktur für jedes Unternehmen werden, das maschinelles Lernen in großem Maßstab nutzen möchte. Die Unternehmen, die in MLOps investieren und robuste maschinelle Lernvorgänge aufbauen, werden intestine positioniert sein, um sich durch künstliche Intelligenz einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Wenn Sie das volle Potenzial des maschinellen Lernens für Ihr Unternehmen ausschöpfen möchten, ist die Konzentration auf MLOps der logische Ausgangspunkt.

MLOps oder Machine Studying Operations ist die Praxis der Operationalisierung von Modellen des maschinellen Lernens in Produktionsumgebungen. Da immer mehr Unternehmen maschinelles Lernen einsetzen, ist MLOps für die Skalierung von KI und die Maximierung ihrer Geschäftsauswirkungen von entscheidender Bedeutung geworden.

MLOps kombiniert maschinelles Lernen, DevOps und Datentechnik, um Modelle für maschinelles Lernen in der Produktion zuverlässig und im großen Maßstab bereitzustellen und zu warten. Die Kernziele von MLOps sind:

1. Automatisieren und optimieren Sie den Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Dazu gehören Prozesse wie Datenerfassung, Modellschulung, Assessments und Bereitstellung. Die Automatisierung dieser Schritte reduziert manuelle Arbeit und Fehler.
2. Überwachen Sie Modelle für maschinelles Lernen. MLOps-Instruments verfolgen Metriken wie Genauigkeit, Latenz und Datendrift, um sicherzustellen, dass Modelle wie erwartet funktionieren. Groups können benachrichtigt werden, wenn ein Modell neu trainiert werden muss oder wenn sich Daten erheblich geändert haben.
3. Ermöglichen Sie die Zusammenarbeit. Datenwissenschaftler, Ingenieure und Geschäftsteams können mithilfe von MLOps-Plattformen und -Workflows zusammenarbeiten. Diese Zusammenarbeit trägt dazu bei, Prototypen in reale KI-Anwendungen zu übersetzen.
4. Beschleunigen Sie die Einführung von maschinellem Lernen. Mit MLOps können Unternehmen mehr Modelle schneller bereitstellen und so in größerem Maßstab experimentieren und vom maschinellen Lernen profitieren. MLOps macht maschinelles Lernen zu einem praktikablen Werkzeug für Initiativen zur digitalen Transformation.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MLOps für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, das aus seinen Investitionen in maschinelles Lernen einen erheblichen und dauerhaften Nutzen ziehen möchte. Durch die Steigerung der Produktivität, Governance und Skalierbarkeit ermöglicht MLOps Information-Science-Groups, durch KI einen Wettbewerbsvorteil aufzubauen. Die Zukunft für MLOps ist rosig, da immer mehr modern Instruments und Praktiken auf den Markt kommen.

Um Modelle für maschinelles Lernen in der Produktion effektiv zu verwalten, müssen Sie die Beziehung zwischen MLOps, DevOps und DataOps verstehen.

MLOps konzentriert sich auf die Operationalisierung von Modellen des maschinellen Lernens. Es umfasst DevOps-Praktiken, befasst sich aber auch mit den einzigartigen Herausforderungen von ML wie Modellverfall, Datendrift und Neuschulung von Modellen. MLOps basiert auf Pipelines für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD), um den ML-Lebenszyklus zu automatisieren.

DevOps kombiniert Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops), um den Lebenszyklus der Systementwicklung zu verkürzen und eine kontinuierliche Bereitstellung von Software program zu ermöglichen. DevOps-Praktiken wie Quellcodeverwaltung, automatisierte Assessments und CI/CD-Pipelines sind die Grundlage für MLOps. MLOps erfordert jedoch auch die Überwachung der Modellleistung, die Neuschulung von Modellen und die Verwaltung von Modellversionen.

DataOps konzentriert sich auf die Optimierung von Datenflüssen, um einen schnellen und einfachen Zugriff auf hochwertige Daten für Information Science- und ML-Projekte zu ermöglichen. MLOps verlässt sich auf DataOps, um sicherzustellen, dass ML-Modelle Zugriff auf saubere, kuratierte Daten haben. Wenn sich Datenpipelines ändern oder eine Datendrift auftritt, müssen die Modelle möglicherweise neu trainiert werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MLOps auf DevOps und DataOps aufbaut, um einen systematischen Prozess für die Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Umschulung von ML-Modellen bereitzustellen. Um MLOps erfolgreich zu implementieren, müssen Sie über solide DevOps- und DataOps-Praktiken verfügen. MLOps ergänzen diese dann, indem sie auf die besonderen Anforderungen der maßstabsgetreuen Verwaltung maschineller Lernmodelle eingehen.

Eine MLOps-Architektur erfordert eine Datenspeicherlösung zum Speichern von Trainingsdaten, Modellen und Metriken. Suchen Sie nach einem Speichersystem, das Versionierung bietet, um Änderungen an Datensätzen und Modellen zu verfolgen.

Kontinuierliche Integration (CI) und kontinuierliche Bereitstellung (CD) sind Methoden zur Automatisierung der Erstellung, Prüfung und Bereitstellung von ML-Modellen. CI/CD-Pipelines ermöglichen schnelle, wiederholbare Modelliterationen. Sie erstellen, testen und validieren Modelle bei jeder Codeänderung, bevor sie Updates bereitstellen.

Sobald Modelle bereitgestellt sind, benötigt MLOps eine Möglichkeit, sie zu überwachen. Überwachungslösungen sollten Modellleistungsmetriken wie Genauigkeit, F1-Rating oder mittlere durchschnittliche Präzision verfolgen. Sie alarmieren Datenwissenschaftler, wenn die Metriken eines Modells unter einen Schwellenwert fallen, damit das Workforce leistungsschwache Modelle neu trainieren oder ersetzen kann.

MLOps-Architekturen etablieren eine Modell-Governance, um Modelle über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu verwalten. Die Modellgovernance weist jedem Modell Eigentum und Aufsicht zu. Es bietet Requirements für Sicherheit, Datenschutz, Bias-Assessments und Modellleistung. Governance trägt dazu bei, sicherzustellen, dass Modelle vertrauenswürdig und konform sind und auf die Geschäftsziele abgestimmt sind.

Zusammenfassend sind die Schlüsselkomponenten für die Verwaltung von maschinellem Lernen im großen Maßstab:

• Datenspeicherung und Versionierung zum Speichern und Verfolgen von ML-Artefakten
• CI/CD-Pipelines zur Automatisierung der Modellerstellung und -bereitstellung
• Modellüberwachung zur Verfolgung von Modellleistungsmetriken
• Modell-Governance zur Verwaltung von Modellen und zur Sicherstellung der Qualität

Die Einrichtung dieser Komponenten wird es Unternehmen ermöglichen, die Modellüberwachung zu stärken, die Bereitstellung zu beschleunigen und maschinelles Lernen verantwortungsvoll zu skalieren. MLOps ist für jedes Unternehmen, das mit KI wettbewerbsfähig sein möchte, von entscheidender Bedeutung.

Die Implementierung von MLOps in großem Maßstab stellt mehrere große Herausforderungen dar, denen sich Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure stellen müssen.

MLOps ist ein aufstrebendes Feld, und vielen Unternehmen mangelt es an internem Fachwissen zu ML-Operationen, -Workflows und -Infrastruktur. Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure konzentrieren sich auf die Modellentwicklung, nicht auf die Bereitstellung und Überwachung. Die Entwicklung einer MLOps-Praxis erfordert die Einstellung von Spezialisten oder die Investition in die Schulung des aktuellen Personals.

Modelle können sich im Laufe der Zeit verschlechtern, wenn sich die Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben ändern. Dies wird als Datendrift bezeichnet und erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Neuschulung, um Konzeptdrift zu erkennen. Das Umschulen von Modellen und das Aktualisieren von Datensätzen ist im großen Maßstab nur schwer durchzuführen und erfordert die Automatisierung von Feedbackschleifen.

ML-Pipelines bestehen aus vielen Schritten – Datenerfassung, Bereinigung, Schulung, Bewertung, Bereitstellung und Überwachung. Um diese komplexen Arbeitsabläufe zu verwalten, Reproduzierbarkeit zu ermöglichen und Experimente zu beschleunigen, sind Instruments zur Pipeline-Orchestrierung erforderlich. Open-Supply-Instruments wie Kubeflow und MLflow sind Optionen, deren Implementierung jedoch Investitionen erfordert.

Sobald Modelle bereitgestellt werden, verlieren Datenwissenschaftler den Überblick darüber, wie sie funktionieren und welche Auswirkungen sie auf Geschäftskennzahlen haben. MLOps-Instruments werden benötigt, um Modelle zu überwachen, Daten- und Konzeptabweichungen zu erkennen und Erklärbarkeit und Governance zu ermöglichen. Es ist eine Herausforderung, Einblick in alle bereitgestellten Modelle in einem Unternehmen zu gewinnen.

Das Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen im großen Maßstab erfordert erhebliche Rechenressourcen. Für die meisten Unternehmen ist es schwierig, Arbeitslasten über die lokale und Cloud-Infrastruktur hinweg zu orchestrieren und die Kosten zu optimieren. MLOps-Plattformen tragen dazu bei, dieses Drawback zu lösen, indem sie eine effizientere Nutzung von Ressourcen ermöglichen.

Durch die Antizipation und Bewältigung dieser Herausforderungen können Unternehmen Hindernisse überwinden, die dem Aufbau einer erfolgreichen MLOps-Praxis im Wege stehen. Mit der richtigen Strategie, dem richtigen Fachwissen und den richtigen Instruments ist die Verwaltung von ML in großem Maßstab möglich.

Die Zukunft von MLOps sieht vielversprechend aus. Da ML-Modelle immer fortschrittlicher und umfassender eingesetzt werden, wird die Verbesserung der KI-Governance und -Automatisierung von entscheidender Bedeutung sein.

Durch die Festlegung von Governance-Richtlinien wird sichergestellt, dass ML-Modelle verantwortungsvoll entwickelt und genutzt werden. Dazu gehören Richtlinien zum Datenschutz, zur Voreingenommenheitsprävention und zur Modelltransparenz.

• Datenschutzrichtlinien sollten den Zugriff auf wise Daten beschränken und für deren Nutzung eine Einwilligung erfordern.
• Richtlinien zur Verhinderung von Verzerrungen sollten vielfältige, repräsentative Daten und integrative ML-Groups fördern. Audits können auf unfaire Auswirkungen auf Minderheiten prüfen.
• Richtlinien zur Modelltransparenz sollten Erklärungen zu Modellvorhersagen erfordern, damit die Menschen sie verstehen und ihnen vertrauen können. Modelle sollten nach der Bereitstellung sorgfältig überwacht werden, um auftretende Probleme zu identifizieren.

MLOps werden mithilfe von Instruments zur Modellüberwachung, -validierung und -umschulung stärker automatisiert.

• Durch die kontinuierliche Überwachung werden Modelle in der Produktion automatisch auf Probleme wie Datendrift oder Leistungseinbußen im Laufe der Zeit überprüft. Benachrichtigungen benachrichtigen Groups, wenn Modelle eine Umschulung benötigen.
• Durch die automatisierte Validierung werden neue Modelle regelmäßig anhand von Reside-Daten getestet, um die Genauigkeit, Equity und andere Kennzahlen vor der Bereitstellung zu bewerten. Dies hilft, Probleme nach dem Begin zu vermeiden.
• Bei der automatisierten Neuschulung werden aktuelle Daten verwendet, um Modelle nach einem Zeitplan zu aktualisieren und so sicherzustellen, dass die Vorhersagen related bleiben. Die Groups müssen diesen Prozess weiterhin überwachen, es ist jedoch weniger praktische Arbeit erforderlich.

Die Zukunft von MLOps sieht vielversprechend aus, wenn wir darüber nachdenken, wie wir ML-Technologie aufbauen und anwenden. Indem wir der KI-Governance und -Automatisierung Priorität einräumen, können wir modern, vertrauenswürdige und wirkungsvolle ML-Systeme im großen Maßstab entwickeln. MLOps hat das Potenzial, Wirtschaft und Gesellschaft radikal zu verbessern, wenn wir vorsichtig und bewusst vorgehen. Die vor uns liegenden Herausforderungen sind komplex, aber überwindbar, wenn wir daran arbeiten, die verantwortungsvolle und ethische Entwicklung des maschinellen Lernens sicherzustellen.

Wie Sie gesehen haben, entwickelt sich MLOps zu einer entscheidenden Disziplin für jedes Unternehmen, das maschinelles Lernen in großem Maßstab einsetzen möchte. Die Herausforderungen bei der Verwaltung von Machine-Studying-Modellen in der Produktion sind groß, aber die Vorteile, es richtig zu machen, sind enorm. Durch die Implementierung von MLOps-Finest Practices rund um Automatisierung, Überwachung, Governance und kontinuierliche Verbesserung können Unternehmen ihre Bemühungen um maschinelles Lernen beschleunigen und mit KI einen echten Wettbewerbsvorteil erzielen. Die Zukunft dieses schnell wachsenden Bereichs ist rosig. MLOps hilft Organisationen auf der ganzen Welt, bessere Systeme für maschinelles Lernen aufzubauen und das wahre Potenzial der künstlichen Intelligenz auszuschöpfen. Die Gelegenheit ist da und kann genutzt werden. Sind Sie bereit, die Leistungsfähigkeit von MLOps in Ihrem Unternehmen zu nutzen? Die Zeit zum Handeln ist jetzt.