MLOps (Machine Learning Operations)

Was ist MLOps?

Mit Machine-Learning-Modellen können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen – allerdings nur, wenn diese Modelle kontinuierlich auf die Daten des Unternehmens zugreifen und diese analysieren können. Machine Learning Operations (MLOps) ist der entscheidende Prozess, der dies ermöglicht.

MLOps ist ein funktionsübergreifender, kooperativer und iterativer Prozess, der Data Science operationalisiert. Dies wird erreicht, indem MLOps Machine Learning (ML) und andere Modelltypen wie wiederverwendbare Software-Artefakte behandelt. Die Modelle können dann eingesetzt und mithilfe eines wiederholbaren Prozesses kontinuierlich überwacht werden.

MLOps unterstützt kontinuierliche Integration und eine wiederholbare, schnelle Bereitstellung von Modellen. Dadurch können Unternehmen schneller wertvolle Informationen und Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen. MLOps schließt auch die kontinuierliche Überwachung sowie erneutes Training der Modelle im Produktiveinsatz ein, um sicherzustellen, dass sie optimal funktionieren, wenn sich die Daten im Laufe der Zeit ändern (abweichen).

Die Vorteile von MLOps

Einer der Hauptvorteile von MLOps besteht darin, dass es ermöglicht, mithilfe von Data Science-, Machine Learning-, statistischen und anderen Modelltypen schnell geschäftlichen Nutzen zu erzielen. Dies wird erreicht, indem MLOps dafür sorgt, dass Modelle wiederholt eingesetzt und kontinuierlich überwacht werden können. Der MLOps-Prozess ermöglicht:

• eine schnellere Bereitstellung von mehr Modellen mit automatisierten Prozessen
• kürzere Time-to-Value durch schnelle Bereitstellung von Modellen
• die Optimierung der Produktivität durch Kooperation und Wiederverwendung von Modellen
• ein geringeres Risiko, Zeit und Geld für Modelle zu verschwenden, die niemals produktiv eingesetzt werden
• die kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung von Modellen aufgrund von Datenabweichungen im Laufe der Zeit

Der MLOps-Prozess

MLOps unterstützt eine schnelle, skalierbare Modellbereitstellung. Eine vereinfachte Version des MLOps-Prozesses umfasst die folgenden Schritte:

Erstellen: Dazu gehören Datenvorbereitung, Feature Engineering, Modellerstellung und Tests.

Verwalten: Nach ihrer Erstellung werden Modelle häufig in einem Modell-Repository abgelegt, das prüfbar ist und einer Versionskontrolle unterliegt, um die Wiederverwendung im gesamten Unternehmen zu fördern.

Bereitstellen: Dieser Schritt umfasst den Export des Modells oder der Pipeline, die Implementierung und die Integration in produktive Geschäftssysteme und Anwendungen.

Überwachen: Um eine optimale Leistung sicherzustellen, ist kontinuierliche Überwachung erforderlich. Wenn Daten anfangen, abzuweichen, kann das Modell neu trainiert werden oder durch ein neues Modell ersetzt werden.

Herausforderungen bei MLOps

Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten damit, Machine Learning-Modelle in Produktionsumgebungen zu überführen.

Durchschnittlich werden zwischen 60 % und 80 % der Modelle, die für die Implementierung erstellt wurden, nie implementiert. Hinzu kommt, dass die Implementierung eines Modells in der Regel sechs bis acht Monate dauert. Wenn Sie ein Modell implementieren, das vor sechs bis acht Monaten erstellt wurde, ist dieses Modell möglicherweise bereits veraltet.

Hat ein Unternehmen Schwierigkeiten dabei, Machine-Learning-Anwendungen in bestehende Produktionsanwendungen zu integrieren, wird Zeit und Geld für Data-Science-Projekte verschwendet, die nie in Betrieb gehen.

MLOps kann das Risiko solcher Fehlschläge erheblich reduzieren und Modelle schneller in den Produktiveinsatz bringen, wo sie letztendlich den größten Nutzen für ein Unternehmen bieten.

MLOps vs. DevOps vs. DataOps

MLOps vereint die Datensammlung, Vorverarbeitung, Modelltraining, Bewertung, Implementierung und erneutes Training in einem einzigen Prozess, der von Teams gepflegt werden kann. Diese Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen DevOps, ITOps, Data Engineers, Data-Science-Teams und anderen Abteilungen vermittelt ein gemeinsames Verständnis dafür, wie Machine Learning-Modelle in der Produktion entwickelt und gepflegt werden, ähnlich wie DevOps (Development Operations) es für Software tut.

DevOps befasst sich mit der kontinuierlichen Bereitstellung von Software und der Automatisierung der Integration, Tests und Implementierung von Code. Es geht nicht um die Verwaltung von Daten oder Analysen. Der MLOps-Prozess ist DevOps nachempfunden und setzt für die Modellbereitstellungsdienste auf die Zusammenarbeit mit DevOps-Teams.

DataOps (Data Operations) beschäftigt sich mit der Verwaltung von Datenpipelines sowie der Automatisierung von Prozessen, um die Zeit für die Durchführung von Datenanalysen zu reduzieren.

MLOps und Analytics Automation

Analytics Automation ist eine größere, umfassende Lösung, die die wichtigen Prozesse der Datenvorbereitung und -zusammenführung, Erstellung von Machine-Learning-Modellen und MLOps zusammenführt, um Organisationen zu helfen, schneller von Eingaben über Erkenntnisse bis hin zu Ergebnissen zu gelangen.

Analytics
Automation verbindet alle Bausteine eines Data Science- und Analyse-Workflows und ermöglicht so eine intelligentere, schnellere Entscheidungsfindung. Mit Analytics-Automation-Lösungen lassen sich ganz einfach automatisierte, wiederholbare Workflows erstellen, um Data Scientists Zeit zu sparen und die Prozesse der Datenvorbereitung, Modellerstellung und MLOps zu optimieren.

Erste Schritte mit MLOps

Die Alteryx Analytics Automation Platform ist der Schlüssel zur Beschleunigung Ihrer Data-Science-Prozesse und zum Erfolg mit MLOps.

Datenzugriff, -vorbereitung, -modellierung, -überwachung und Modellabstimmung sowie das Teilen von Analyseergebnissen erfolgen alle an einem Ort und auf einer benutzerfreundlichen Plattform. Melden Sie sich jetzt für eine kostenlose Testversion der Plattform an.

Für weitere Informationen zu den Data Science-, Machine-Learning- und MLOps-Lösungen von Alteryx wenden Sie sich gerne an uns.