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F\u00fcr Firmen ist MLOps daher \u00fcberaus vielversprechend: Unternehmen erhalten damit die Chance, aus dem maschinellen Lernen eine gr\u00f6\u00dferen gesch\u00e4ftlichen Nutzen zu ziehen – und das in k\u00fcrzerer Zeit. Was im Detail unter Machine Learning Operations zu verstehen ist und welche konkreten Vorteile f\u00fcr Unternehmen entstehen, erkl\u00e4rt der folgende Beitrag.<\/p>\n
MLOps: Das DevOPs des maschinellen Lernens<\/h2>\n
Also zuerst: Was ist MLOps?<\/a> Mit dem Begriff MLOps werden drei Bereiche zusammengefasst. Somit beruht das Konzept auf dem Betrieb, also den Operations, der Softwareentwicklung, also dem Software Development, und dem maschinellen Lernen, dem Machine Learning. Es findet eine \u00dcbertragung des DevOps aus der Softwareentwicklung auf das Machine Learning statt. Mit Hilfe von MLOps k\u00f6nnen Machine-Learning-Modelle nicht nur in einer h\u00f6heren Qualit\u00e4t, sondern auch zuverl\u00e4ssiger und effizienter genutzt werden.<\/p>\n Die Vorteile f\u00fcr Unternehmen zeigen sich mit MLOps so schneller und fallen zudem umfassender aus. Mit MLOps werden dazu Prozesse automatisiert, sodass die Machine-Learning-Modelle kontinuierlich \u00fcberwacht, validiert und getestet werden k\u00f6nnen. Der Ursprung von MLOps liegt in der Zusammenfassung verschiedener Best Practices. So entstand ein komplexes Konzept, welches das vollst\u00e4ndige Management der Modelle des maschinellen Lernens umfasst. Das Machine Learning l\u00e4sst sich in Form von Software-Artefakten immer wieder einsetzen und durchg\u00e4ngig \u00fcberwachen.<\/p>\n Heute besteht eine gro\u00dfe Auswahl an Werkzeugen und L\u00f6sungen, um den Lifecycle von Machine-Learning-Modellen zu verwalten. Sie erlauben es, die Modelle zu \u00fcberwachen, zu organisieren, bereitzustellen und zu entwickeln. Die Tools und L\u00f6sungen k\u00f6nnen dabei sowohl auf Open Source-Anwendungen als auch auf propriet\u00e4rer Software basieren. Abh\u00e4ngig von der jeweiligen Umgebung des maschinellen Lernens arbeiten diese Cloud-basiert oder On-Premise. Teilweise werden au\u00dferdem Dienste, die eigentlich aus dem Bereich DevOps<\/a> stammen angepasst und dann f\u00fcr das Maschine Learning genutzt. Dennoch d\u00fcrfen die beiden Bereiche nicht miteinander verwechselt werden.<\/p>\n Unternehmen k\u00f6nnen durch Machine Learning Operations in vielerlei Hinsicht profitieren. So lassen sich die Modelle etwa wesentlich agiler und schneller bereitstellen. Der Grund daf\u00fcr sind die k\u00fcrzeren Entwicklungszyklen. Auf diese Weise geht von den Modellen des maschinellen Lernens gleich ein wesentlich gr\u00f6\u00dferer gesch\u00e4ftlicher Nutzen aus. Gleichzeitig zeichnen sich die Modelle durch eine h\u00f6here Qualit\u00e4t aus.<\/p>\n Die Machine Learning-Modelle lassen sich durch MLOps au\u00dferdem besonders einfach wiederverwenden und \u00fcberwachen. Es wird eine kontinuierliche Anpassung und Aktualisierung erlaubt. Besonders f\u00fcr unproduktive Modelle reduziert sich so das verbundene Risiko.<\/p>\n Dar\u00fcber hinaus l\u00e4sst sich mit Hilfe von MLOps die Zusammenarbeit von Entwicklern, Datenwissenschaftlern und den einzelnen Abteilungen des Betriebes f\u00f6rdern. Da zahlreiche Prozesse automatisiert werden, wird der generelle Aufwand reduziert, sodass mehr Zeit f\u00fcr das Kerngesch\u00e4ft zur Verf\u00fcgung steht. Nicht zu vernachl\u00e4ssigen ist daneben auch, dass MLOps dazu beitr\u00e4gt, dass sich die Maschine Learning-Modelle besser skalieren lassen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Die Abk\u00fcrzung MLOps steht f\u00fcr Machine Learning Operations. Der englische Ausdruck bezeichnet die \u00dcbertragung des DevOps-Konzeptes aus dem Bereich der Softwareentwicklung auf den Bereich des Machine Learnings. Ziel des MLOps ist es, Modelle des maschinellen Lernens<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":7887,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[183],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7886"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=7886"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7886\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7888,"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/7886\/revisions\/7888"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/media\/7887"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=7886"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=7886"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.tec-trends.de\/tec\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=7886"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Werkzeuge und L\u00f6sungen f\u00fcr MLOps<\/h2>\n
Welche Vorteile ergeben sich durch MLOps?<\/h2>\n