Was ist ML-Ops? (Machine Learning Operations)

Machine Learning Operations (ML-Ops) ist ein funktionsübergreifender, kooperativer Prozess, der Unternehmen dabei unterstützt, das volle Potenzial der eingesetzten maschinellen Lernmodelle auszuschöpfen. ML-Ops hilft auch bei der kontinuierlichen Überwachung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen, wodurch Unternehmen wertvolle Informationen aus ihren Daten gewinnen.

In diesem Beitrag erfahren Sie, was MLOps ist, welche Vorteile es gibt und welche Herausforderungen beim Einsatz von ML-Ops bestehen.

Das Wichtigste auf einen Blick: 

• ML-Ops steht für Machine Learning Operations und unterstützt die effiziente Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Modellen des maschinellen Lernens.
• Mit ML-Ops können Modelle schneller bereitgestellt und besser überwacht werden.
• Dadurch sinkt das Risiko, unproduktive Modelle in der Praxis einzusetzen.
• Durch die Automatisierung von Machine Learning Prozessen wird eine unternehmensweite Skalierung von Machine Learning Modellen möglich. 

Was ist ML Ops? 

ML Ops steht für Machine Learning Operations und ermöglicht es Datenwissenschaftlern und Entwicklern, eng miteinander zusammenzuarbeiten und die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von Machine Learning-Modellen effizienter zu gestalten. 

Dementsprechend kann ML Ops als eine Art funktionsübergreifender und kooperativer Prozess zur Operationalisierung von Data Science-Prozessen angesehen werden.  

Durch die vom ML Ops kontinuierliche Integration und Bereitstellung verschiedener Modelle erhält das Unternehmen einen schnellen Einblick in bestehende Informationen und kann daraus wertvolle Erkenntnisse ableiten. 

Warum ist ML Ops wichtig? 

Machine Learning Operations (MLOps) bietet eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, den gesamten Prozess der Bereitstellung, Überwachung, Verwaltung und Steuerung von maschinellem Lernen zu implementieren. Dadurch ist es möglich, die Anzahl der Anwendungen mit maschinellem Lernen effizient zu skalieren. Darüber hinaus schafft die Integration von MLOps Vertrauen, indem sie automatisierte Prozesse, Tests und Validierungen für die Verwaltung von Modellen des maschinellen Lernens bereitstellt.

Was sind die Vorteile von MLOps? 

Einer der Hauptvorteile von ML-Ops ist die Möglichkeit, durch die wiederholte Verwendung verschiedener Modelle und die damit verbundene kontinuierliche Überwachung dieser Modelle einen schnellen geschäftlichen Nutzen innerhalb des Unternehmens zu erzielen. Dies führt in der Praxis zu folgenden konkreten Beispielen

Business Integration 

Erfolgreiche Machine-Learning-Projekte zeichnen sich vor allem dadurch aus, dass das Bewusstsein für den Nutzen einer eingesetzten Machine-Learning-Technologie von Beginn an bei allen verantwortlichen Mitarbeitern vorhanden ist. Zudem sollten die Herausforderungen bei der Implementierung eines Modells bekannt sein. Durch eine strukturierte Integration von ML-Ops können Machine Learning Modelle langfristig erfolgreich eingesetzt und bestehende Anwendungen jederzeit aktualisiert und abgelöst werden.

Technische Integration 

Kurze Entwicklungszyklen und Qualitätssicherung von Anfang an sind durch den ML-Ops-Prozessablauf gewährleistet. Dies liegt daran, dass die technischen Entwicklungs-, Test- und Integrationsschritte weitestgehend automatisiert sind. Darauf aufbauend ist durch den Einsatz von Machine Learning Modellen eine effektive Überwachung aller Prozesse von Anfang an gegeben.

Skalierbarkeit 

In der Praxis hat sich der Einsatz von skalierbaren Plattformen für Anwendungen des maschinellen Lernens bewährt. Diese haben den Vorteil, dass sie den gesamten Lebenszyklus eines Modells abbilden und eine kontinuierliche Verbesserung von der Entwicklung bis zur Implementierung ermöglichen.

• Schnelle Bereitstellung mehrerer Modelle durch automatisierte Prozesse
• Verkürzung der Time-to-Value durch schnellere Erstellung und Bereitstellung von Modellen
• Erhöhte Produktivität durch verbesserte Zusammenarbeit und Wiederverwendung von Modellen
• Reduziertes Risiko der Verwendung unproduktiver Modelle

Diese Vorteile zeigen, dass alle Prozesse von der Datenanalyse und -verarbeitung bis hin zur Skalierbarkeit und Rückverfolgbarkeit effizienter gestaltet werden können.

Wie sieht ein ML-Ops-Prozess aus? 

Ein ML-Ops-Prozess setzt sich im Allgemeinen innerhalb der Praxis aus den folgenden Schritten zusammen: 

• Erstellung des Modells: Im Bereich des Erstellens geht es hauptsächlich um die Vorbereitung der Daten. Zudem ist die konkrete Erstellung eines Modells mit zugehörigen Tests Teil dieses Bereiches. 
   
• Verwaltung des Modells: Nach der Erstellung eines Modells werden diese in einem Modell-Repository abgespeichert, um eine erneute Verwendung dieses Modells zu gewähren. 
   
• Bereitstellung des Modells: Nach der Erstellung sowie Speicherung eines Modells erfolgt in diesem Schritt die konsequente Implementierung eines Modells in bestehende Geschäftsprozesse. 
   
• Überwachung des Modells: Nachdem ein Modell zur effizienten Nutzung innerhalb des Unternehmens bereitgestellt wurde, stellt die abschließende Überwachung den letzten Schritt dar.

Welche Fähigkeiten benötigt man im Umgang mit MLOps? 

Um ML-Ops effizient und erfolgreich in der Praxis umsetzen, sind in der Praxis einige Fähigkeiten gefragt. Zu diesen zählen: 

1. Erkennen von Machine Learning-Problemen in Geschäftsbeziehungen 

Um den Prozess eingesetzter Modelle zu steuern, sollten bestimmte Leistungsmessungen, technische Anforderungen, sowie das Budget eines Projekts im Vorhinein geklärt sein. Anhand dessen kann das Unternehmen aus einem bestimmten Geschäftsziel konkrete Maßnahmen zur Umsetzung ableiten.  

2. Entwurf von Machine Learning-Lösungen 

Nach der Analyse und dem Entwurf konkreter Unternehmensziele und damit verbundener Maßnahmen ist es wichtig, ausreichend geeignete Eingangsdaten für das Modell zu beschaffen. Die Beschaffung geeigneter Daten gehört in der Regel zu den umfangreichsten Aufgaben und setzt sich aus mehreren Einzelaufgaben zusammen. Diese umfassen:

• Analyse aller verfügbaren relevanten Datensätze
• Überprüfung aller beschafften Daten auf Richtigkeit
• Aufteilung der beschafften Daten in statische Daten und Echtzeit-Streaming-Daten
• Definition der Quellen
• Auswahl eines Cloud-Dienstes

3. Datenaufbereitung und Datenverarbeitung 

In diesem Bereich geht es hauptsächlich um Aufgaben wie das Feature Engineering, die Bereinigung des Datensatzes und die Auswahl geeigneter Features zur Lösung bestimmter Probleme.

In dieser Phase ist es wichtig, die gesamte Pipeline so zu gestalten, dass kompatible Daten für die Nutzung des Modells erzeugt werden. Besonderes Augenmerk sollte dabei auf die Auswahl einer effizienten Kombination aus Cloud-Diensten und Architektur gelegt werden.

4. Training des Modells 

Nachdem der Schritt der Datenaufbereitung und Datenverarbeitung abgeschlossen ist, folgt nun das Training des Modells. In der Anfangsphase bietet es sich an, verschiedene Modelltypen zu testen und sich im Verlauf des Trainings für ein geeignetes Modell, welches zum Ziel passt, zu entscheiden.  

5. Erstellung und Automatisierung einer ML-Pipeline 

Bei der Wahl einer geeigneten Machine Learning-Pipeline sollten folgende Parameter beachtet werden: 

• Analyse der Systemanforderungen wie beispielsweise die Rechenanforderung 
• Wahl einer geeigneten Cloud-Architektur 
• Erstellung von Trainings-sowie Testpipelines 
• Analyse der Pipelineabläufe 
• Validierung bestehender Daten 

6. Bereitstellung des Modells 

Bei der Bereitstellung des Modells kann zwischen zwei verschiedenen Arten der Bereitstellung eines Modells unterschieden werden:

• Statisches Deployment: Hierbei wird ein Modell zunächst in eine installierte Anwendungssoftware übertragen und anschließend deployed. Dies kann z.B. eine Anwendung sein, die das Batch-Scoring von Anfragen anbietet.
• Dynamisches Deployment: Beim dynamischen Deployment wird ein Modell mit Hilfe eines Web-Frameworks wie FastAPI oder Flask bereitgestellt und anschließend als API-Endpunkt angeboten.

7. Überwachung, Optimierung und Wartung des Modells 

Um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle den Interessen aller Stakeholder, Mitarbeiter und Nutzer entsprechen, müssen bestimmte Kontrollkriterien festgelegt werden, die eine Überwachung gewährleisten. So ist es nicht ausschließlich wichtig, die eigene Modellleistung zu überwachen, sondern das gesamte Modell als Teil des Unternehmens zu betrachten. Bei der Überwachung eines Modells ist es besonders wichtig, die folgenden Bereiche im Auge zu behalte

• Analyse der Modellleistung
• Festlegung von Protokollierungsstrategien und Metriken zur kontinuierlichen Analyse des Modells
• Behebung spezifischer Fehler wie Systemausfälle oder Verzerrungen
• Kontinuierliche Anpassung des Modells an die Geschäftsanforderungen

Welche Herausforderungen bestehen beim Einsatz von MLOps? 

Trotz des technologischen Fortschritts in Bereichen wie dem maschinellen Lernen fällt es vielen Unternehmen heute noch schwer, maschinelle Lernmodelle erfolgreich in der Praxis einzusetzen. Dies liegt vor allem an der mangelnden Kenntnis vieler Unternehmen im Umgang mit Machine Learning und verwandten Technologien.

Dies führt dazu, dass ein Großteil der erstellten Machine-Learning-Modelle nie effektiv in der Praxis eingesetzt wird. Problematisch ist zudem, dass die Implementierungsphase meist zu lange dauert, sodass die Modelle zum Zeitpunkt der Einführung bereits veraltet sind.

An dieser Stelle hilft MLOps, einerseits eine effektive Nutzung des Modells zu gewährleisten und andererseits eine schnelle Implementierung der Modelle anzubieten.

Fazit 

Die Automatisierung von maschinellen Lernprozessen schafft nicht nur Vertrauen im Unternehmen, sondern ermöglicht es den Unternehmen auch, sich auf die Lösung komplexerer Probleme zu konzentrieren.

Durch die Implementierung von MLOps sind Unternehmen in der Lage, konsistente Ergebnisse zu erzielen und das Risiko von Zeit- und Ressourcenverschwendung zu verringern.

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