Wenn ich als Ingenieur für maschinelles Lernen mit Freunden und Familie über meine Arbeit spreche, komme ich buchstäblich jedes Mal an den Punkt, an dem ich zu betonen versuche, dass die Modellierung maschinellen Lernens nicht das größte Hindernis meines Jobs ist und dass die eigentliche Herausforderung darin liegt Sicherstellen, dass das ML-Modell in 6, 12 oder 18 Monaten genauso intestine funktioniert wie jetzt. Und wenn ich das Akronym „MLOps“ weglasse, sehen die Leute normalerweise verwirrt aus und bitten mich, es zu wiederholen, weil sie denken, sie hätten das, was ich gerade gesagt habe, falsch verstanden. Für alle, die nicht wissen, was MLOps ist und was es bedeutet, möchte ich diesen Artikel schreiben.
Machine Studying Operations (MLOps) klingt vielleicht wie das Liebeskind von Buzzword-Bingo und Akronymsuppe. Dennoch stellt dieser überaus wichtige Bereich einen der spannendsten Bereiche in der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) dar. Es steht an der Schnittstelle von ML, DevOps und Information Engineering und zielt darauf ab, den ML-Lebenszyklus zu rationalisieren und eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Groups zu ermöglichen.
Der Bedarf an MLOps
In der traditionellen Softwareentwicklung verfügen wir über klare Prozesse, Prinzipien und Instruments, die zusammen als DevOps bezeichnet werden und die bei der Verwaltung des Softwarelebenszyklus helfen. Doch als wir begannen, ML-Modelle in diese Prozesse zu integrieren, standen wir vor neuen, einzigartigen Herausforderungen.
Modelle für maschinelles Lernen sind keine typische Software program. Ihre Leistung hängt stark von der Qualität und den Eigenschaften der Daten ab, auf denen sie trainiert werden. Sie erfordern eine kontinuierliche Überwachung und häufige Aktualisierungen, um ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus ist es aufgrund ihrer nichtdeterministischen Natur schwierig, sie zu testen und zu debuggen. All diese Faktoren erschweren die Verwendung traditioneller DevOps-Praktiken für ML-Workflows.
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Was ist MLOps?
MLOps ist die Disziplin, bei der maschinelles Lernen, Datentechnik und DevOps in einem zusammenhängenden Arbeitsablauf vereint werden. Dabei handelt es sich um eine Reihe von Greatest Practices zur Verwaltung des Finish-to-Finish-ML-Lebenszyklus, von der Datenvorbereitung und Modellschulung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. MLOps zielt darauf ab, die Automatisierung zu erhöhen und die Qualität der ML-Produktion zu verbessern und sich gleichzeitig auf geschäftliche und regulatorische Anforderungen zu konzentrieren.
Schlüsselprinzipien von MLOps
- Reproduzierbarkeit: MLOps zielt darauf ab, ML-Workflows reproduzierbar zu machen und sicherzustellen, dass Groups den Entwicklungsprozess jedes Modells verstehen und nachbilden können.
- Automatisierung: Wo immer möglich, automatisiert MLOps Aufgaben wie Datenvalidierung, Modellschulung und Bereitstellung, um die Effizienz zu verbessern und Fehler zu reduzieren.
- Zusammenarbeit: MLOps fördert die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Rollen – Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren, Betriebsmitarbeitern und anderen –, um den ML-Lebenszyklus zu optimieren.
- Überwachung und kontinuierliche Verbesserung: MLOps umfasst die kontinuierliche Überwachung von Modellen in der Produktion, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren, und die Einrichtung von Prozessen, um sie bei Bedarf neu zu trainieren oder zu ersetzen.
- Governance und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: MLOps befasst sich auch mit den Governance- und Regulierungsaspekten von ML und stellt sicher, dass Modelle honest und erklärbar sind und den relevanten Gesetzen und Richtlinien entsprechen.
Die Reise voraus
MLOps ist mehr als nur ein Instrument oder ein glänzendes Schlagwort. Es struggle und ist ein grundlegender Wandel in der Artwork und Weise, wie wir mit ML-Projekten umgehen, der verspricht, die Effizienz zu steigern, die Zusammenarbeit zu verbessern und die Qualität der ML-Implementierungen zu verbessern.
In den kommenden Wochen lade ich Sie ein, tiefer in diese faszinierende Welt einzutauchen, die Bausteine von MLOps zu erkunden, seine praktischen Anwendungen zu verstehen und die Herausforderungen zu untersuchen, die es lösen soll. Seien Sie additionally gespannt auf weitere Artikel, die ich über MLOps schreiben werde, und lassen Sie uns gemeinsam MLOps entmystifizieren!
MLOps ist eine faszinierende Reise, kein Ziel, und wenn Sie erst einmal den Kampf mit der mit der Zeit abnehmenden Modellgenauigkeit erlebt haben, wird dies zu einer Quelle tiefer Faszination und Bewunderung für ein Teilgebiet, das es in dieser sich ständig weiterentwickelnden Welt der Daten zu meistern gilt. Es erfordert konsequentes Lernen, Anpassungsfähigkeit und einen starken Teamgeist. Lassen Sie uns diese Reise gemeinsam antreten und ML-Workflows reibungsloser, effizienter und letztendlich wirkungsvoller gestalten.
