Künstliche Intelligenz
Was ist MLOps
DevOps-Praktiken für maschinelles Lernen
MLOps (Machine Learning Operations) — eine Reihe von Praktiken, die ML-Modellentwicklung (ML) und operativen Betrieb (Ops) kombinieren, um den Machine-Learning-Lebenszyklus zu automatisieren und zu standardisieren.
Schlüsselkomponenten
- Versionskontrolle — Versionierung von Daten, Modellen und Code
- CI/CD für ML — automatisierte Trainings- und Deployment-Pipelines
- Feature Store — zentralisierte Feature-Speicherung
- Model Registry — Register trainierter Modelle
- Monitoring — Verfolgung der Modellqualität in Produktion
MLOps-Pipeline-Phasen
- Data Pipeline — Datensammlung, -bereinigung, -transformation
- Training Pipeline — Modelltraining und -validierung
- Deployment Pipeline — Produktionsbereitstellung
- Monitoring Pipeline — Monitoring und Alerting
MLOps-Tools
- MLflow — Experiment- und Modellmanagement
- Kubeflow — ML-Plattform auf Kubernetes
- DVC — Datenversionierung
- Weights & Biases — Experiment-Tracking
- Seldon / BentoML — Model Serving
Geschäftsvorteile
- Beschleunigung — schneller von der Idee zur Produktion
- Qualität — Drift- und Degradationskontrolle
- Skalierbarkeit — Prozessstandardisierung
- Zusammenarbeit — einheitliche Umgebung für DS und Ingenieure