Top-Möglichkeiten, mit denen MLOps die Infrastrukturkosten effizient senkt | von Nick Hystax | Juni 2023

Kostensenkungen als Reaktion auf den wirtschaftlichen Abschwung bringen Unternehmen nur begrenzt voran, und zu starke Einsparungen können später zu Problemen führen. Daher müssen Unternehmen umfassendere Maßnahmen ergreifen, die über die üblicherweise in Betracht gezogenen Kostenoptimierungsmaßnahmen hinausgehen. Erfolgreiche Organisationen versuchen, Kosten und Wert zu optimieren und immer intelligenter mit Ressourcen umzugehen. Sie gleichen Investitionen aus, die auf Wachstum ausgerichtet sind und sich auf digitales Geschäft und Effizienz konzentrieren.

Führungskräfte im Bereich Infrastruktur und Betrieb (I&O) werden ihr Bestes tun, um in die Offensive zu gehen, indem sie einen proaktiven Ansatz verfolgen, um die Reaktion der Organisation zu steuern. Dies erfordert, jetzt kritische Entscheidungen zu treffen, um spätere Probleme zu vermeiden.

Maschinelles Lernen hat sich in den letzten Jahren zu einer beliebten Technologie entwickelt und in verschiedenen Branchen breite Akzeptanz gefunden. Die wirkungsvolle Nutzung relevanter Daten ist eine wesentliche und entscheidende Komponente für die Umsetzung einer Geschäftswachstumsstrategie. In vielen Fällen können sie dadurch eine Differenzierung innerhalb ihrer Branchen erreichen, ohne dass large Ressourceninvestitionen erforderlich sind. Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, die früher als zu kompliziert und teuer galten, sind jetzt realisierbar. Heutzutage legen wir die Werkzeuge, die zur Gewinnung wichtiger Erkenntnisse erforderlich sind, in die Hände von Technologieführern in Unternehmen aller Artwork und Größe.

Mit der Verbreitung des maschinellen Lernens ist auch der Bedarf an Rechenressourcen gestiegen, was zu höheren Infrastrukturkosten geführt hat. Ein effizientes Administration maschineller Lernprozesse kann dazu beitragen, diese Kosten deutlich zu senken. Hier kommen MLOps oder automatisierte maschinelle Lernvorgänge ins Spiel.

Unter MLOps versteht man die Verwaltung und Steuerung maschineller Lernprozesse von der Modellentwicklung bis zur Bereitstellung, um die bestmögliche Leistung und Effizienz sicherzustellen. Eines der Hauptziele von MLOps ist die Optimierung der Infrastruktur für maschinelles Lernen, einschließlich der Infrastrukturverwaltung von Ressourcen wie Rechenleistung, Speicher und Netzwerk, um die Arbeitslast für maschinelles Lernen (ML) effektiv zu maximieren.

Laut einem aktuellen Gartner-Artikel mit dem Titel „Use Gartner’s MLOPs Framework to Operationalize ML Tasks“ sollten Daten- und Analyseleiter, die für die Strategie der künstlichen Intelligenz (KI) verantwortlich sind, Folgendes tun, um einen langfristigen Projekterfolg im Bereich maschinelles Lernen zu erzielen:

• Etablieren Sie einen systematischen Prozess zur Operationalisierung maschinellen Lernens (MLOps).
• Überprüfen und validieren Sie die Betriebsleistung von Machine-Studying-Modellen erneut, indem Sie sicherstellen, dass sie den Integritäts-, Transparenz- und Nachhaltigkeitszielen entsprechen.
• Minimieren Sie die technischen Schulden und Wartungsvorgänge, indem Sie DevOps-Praktiken auf Personen- und Prozessebene implementieren.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie ein effizientes Administration maschineller Lernprozesse die Infrastrukturkosten senken kann. Nachfolgend hear wir einige der kritischsten Methoden auf:

1. ML-Optimierung: Bei der Optimierung des maschinellen Lernens geht es um die Optimierung und Verbesserung der Leistung von ML-Modellen. Einer der größten Kosten im Zusammenhang mit maschinellem Lernen sind die Kosten für das Modelltraining. Durch die Optimierung von ML-Modellen ist es möglich, die Menge der für das Coaching erforderlichen Ressourcen zu reduzieren, was zu geringeren Infrastrukturkosten führt.
2. ML-Profilerstellung: Beim ML-Profiling wird die Leistung von ML-Modellen analysiert, um Engpässe und Verbesserungsbereiche zu identifizieren. ML-Profiling kann dabei helfen, Ineffizienzen in der Infrastruktur für maschinelles Lernen, wie etwa nicht ausgelastete Ressourcen, zu erkennen und deren Nutzung zu optimieren.
3. ML-Modellprofilierung: Bei der Modellprofilierung für maschinelles Lernen wird die Leistung einzelner ML-Modelle analysiert, um Bereiche zu identifizieren, die optimiert werden können. Durch die Identifizierung der größten Kostenfaktoren kann die ML-Modellprofilierung dabei helfen, herauszufinden, welche Modelle mehr Ressourcen benötigen und welche effizienter genutzt werden können.
4. ML Circulation: Machine Studying Circulation ist ein Instrument zum Verwalten und Verfolgen des gesamten maschinellen Lernworkflows. Durch den Einsatz von ML Circulation können Groups die Zusammenarbeit verbessern und das Fehlerrisiko reduzieren – was zu höheren Infrastrukturkosten führen kann.
5. Infrastrukturmanagement: Dies bezieht sich auf die Verwaltung der Ressourcen, die für die Ausführung von Machine-Studying-Workloads erforderlich sind. Durch eine effizientere Verwaltung der Infrastruktur können Groups die Kosten für die Ausführung von Machine-Studying-Workloads senken.
6. Automatische Skalierung: Bei der automatischen Skalierung werden Ressourcen automatisch an die Anforderungen von Machine-Studying-Workloads angepasst. Durch die Automatisierung des Skalierungsprozesses stellen Groups sicher, dass Ressourcen effizienter genutzt werden.

MLOps-Instruments wie OptScale können Groups helfen Infrastruktur effizienter verwalten. OptScale bietet Infrastrukturoptimierung für Machine-Learning-WorkloadsDies hilft Groups dabei, die Kosten für Cloud-Ressourcen zu senken und sicherzustellen, dass Ressourcen effizient und kosteneffektiv genutzt werden.

OptScale bietet mehrere Funktionen, die dazu beitragen, die Infrastrukturkosten während des maschinellen Lernprozesses zu senken, darunter:

• Ressourcenoptimierung: Hilft dabei, die Kosten für Cloud-Ressourcen zu senken.
• Automatische Skalierung: Dadurch kann das System die Ressourcen je nach Bedarf vergrößern oder verkleinern.
• Containerisierung: Funktionen, die es dem System ermöglichen, Arbeitslasten des maschinellen Lernens in Container zu packen, wodurch die Anzahl der erforderlichen Ressourcen reduziert wird.
• Optimierung des Cloud-Anbieters: Funktionen, die die Auswahl von Cloud-Anbietern und Instanztypen optimieren.

Die effiziente Verwaltung von ML-Prozessen ist entscheidend für die Reduzierung der Infrastrukturkosten. Durch die Optimierung der Ressourcenzuteilung, die Planung von Jobs außerhalb der Hauptverkehrszeiten, die Containerisierung von Prozessen sowie die Überwachung und Optimierung der Leistung können Unternehmen die mit ML verbundenen Gesamtinfrastrukturkosten senken, ohne Einbußen bei Leistung oder Funktionalität hinnehmen zu müssen. Um die Infrastrukturkosten weiter zu senken, können Unternehmen die OptScale-Lösung nutzen, die die Möglichkeit bietet, ML/KI oder jede Artwork von Workload mit optimaler Leistung und Infrastrukturkosten auszuführen, indem sie ML-Jobs profilieren, automatisierte Experimente durchführen und die Cloud-Nutzung analysieren.

Um mehr darüber zu erfahren, wie OptScale Ihrem Unternehmen helfen kann, Sehen Sie sich noch heute eine Live-Demo an.