Operationalisierung

Machine Learning Operations (MLOps) ist ein Framework, das Data Scientists dabei unterstützt, KI-Systeme effektiv zu verwalten. Es umfasst eine Reihe von Prozessen und Werkzeugen, die helfen, bessere Modelle zu entwickeln und ihre Zuverlässigkeit sicherzustellen.

MLOps deckt alle wichtigen Aspekte der ML-Entwicklung ab, angefangen bei der effizienten Verwaltung von Daten bis hin zum Trainingsprozess, um sicherzustellen, dass Modelle Fairness und Genauigkeit gewährleisten. Es spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Bewertung von Modellen durch umfangreiches Testen, dem erfolgreichen Deployment in der realen Welt, der kontinuierlichen Überwachung der Modell-Performance und der Wartung der Modelle, um einen reibungslosen Betrieb sicherzustellen.

Hauptziele von MLOps

Datenmanagement: MLOps stellt sicher, dass Daten effizient verwaltet werden, einschließlich der Datenerfassung, -bereinigung und -vorbereitung. Eine sorgfältige Datenverwaltung ist entscheidend, um genaue und aussagekräftige Modelle zu erstellen.

Trainingsprozess: MLOps ermöglicht einen optimierten Trainingsprozess, der die Modellleistung maximiert. Dies beinhaltet insbesondere die Dokumentation der Trainingsschritte und der Ergebnisse für jeden Durchlauf. Auch kann automatisiertes Training von Modellen und die Auswahl geeigneter Algorithmen und Hyperparameter für die bestmöglichen Ergebnisse Teil davon sein (siehe Automatisierung).

Modellbewertung: Durch umfangreiche Tests und Validierung wird sichergestellt, dass die Modelle fair und akkurat sind. Dies beinhaltet die Überprüfung von Genauigkeit, Bias und Modellleistung in verschiedenen Szenarien.

Deployment und Überwachung: MLOps ermöglicht ein reibungsloses Deployment von Modellen in der Produktionsumgebung und deren kontinuierliche Überwachung. Dadurch können potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden, um eine zuverlässige Performance zu gewährleisten.

Wartung und Aktualisierung: MLOps stellt sicher, dass Modelle kontinuierlich gewartet und aktualisiert werden, um ihre Leistungsfähigkeit zu erhalten. Dies beinhaltet regelmäßige Überprüfungen, Modellaktualisierungen und die Anpassung an sich ändernde Anforderungen.

Demokratisierung von KI-Systemen

Durch den Einsatz von MLOps können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme effektiv verwaltet werden. Es ermöglicht eine nahtlose Integration von KI in Geschäftsprozesse und trägt dazu bei, dass die entwickelten Modelle zuverlässig und erfolgreich eingesetzt werden können. MLOps ist somit ein wesentlicher Bestandteil der erfolgreichen Implementierung von KI-Systemen.

Um dies hervorragend umzusetzen, ist es notwendig aus einer Vielzahl auf dem Markt vorhandener Tools für die Einzelprozesse des Frameworks die für die Gegebenheiten der Unternehmen passende Lösung zusammenzustellen. Durch unser umfassendes Wissen zu MLOps-Tools, sowie gezielte Fragestellungen stellen wir ein für Ihre Anforderungen passendes Framework zusammen, welches Sie in Ihrer Anwendung nutzen können. Zudem arbeiten wir an einfachen, abstrahierbaren Lösungen, die eine Demokratisierung von Wartungs- und Instandhaltungsprozessen von KI-Systemen ermöglicht.