MLOps: Optimierung des Lebenszyklus von KI-Projekten
MLOps, kurz für "Machine Learning Operations", ist ein Ansatz, der eine nahtlose Verbindung zwischen maschinellem Lernen und operativen Aspekten (Bereitstellung) herstellt. Dieser Ansatz erweitert die bewährte DevOps-Methodik und integriert maschinelles Lernen und Datenwissenschaft nahtlos in die DevOps-Umgebung.
CI/CD-Pipelines spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung einer der oben genannten Herausforderungen, nämlich der Überführung von KI-Modellen aus der Experimentierphase in die Produktionsumgebung. Dabei wird der gesamte Prozess der Modellerstellung, des Testens und schließlich des endgültigen Deployments vollständig automatisiert. Dies führt zu einer deutlichen Verkürzung der Bereitstellungszeit und einer erheblichen Verringerung der Fehleranfälligkeit, wodurch die KI-Lösung schnell an neue Anforderungen, Daten oder Modelle angepasst werden kann.
Zu einer erfolgreichen MLOps-Strategie gehört auch die Versionierung von Daten, Modellen und Code. Damit wird sichergestellt, dass Modelle und Trainingsumgebungen nachvollziehbar und reproduzierbar bleiben.
Weitere wichtige Aspekte sind Continuous Training (CT) und Continuous Monitoring (CM). Durch automatisches kontinuierliches Re-Training können Modelle langfristig effektiv bleiben, da sie mit Hilfe von CM sich ändernde Daten (Datendrift) selbstständig erkennen und das Modell durch erneutes Training anpassen können. Dies wirkt auch dem sogenannten Model Decay entgegen, bei dem die Leistungsfähigkeit von Modellen mit der Zeit abnimmt.
In der Grafik ist deutlich erkennbar, wie die Leistung des Modells im Laufe der Zeit abnimmt, was als Model Decay bezeichnet wird. Durch automatisches metrikbasiertes Re-Training wird eine Erholung der Model Performance erreicht.
Um diese vielversprechenden Prinzipien in der Praxis umzusetzen, nutzt M&M die Machine-Learning-as-a-Service-Plattform Azure Machine Learning. Diese Plattform bietet eine breite Palette an Services und zeichnet sich durch eine hervorragende Integration von populären Open Source Technologien wie MLFlow oder Apache Spark aus, die bei der Implementierung von MLOps von unschätzbarem Wert sein können. Insbesondere MLFlow spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Übersichtlichkeit des Trainingsprozesses, indem es Modellverpackungen vereinheitlicht, Metriken protokolliert und Trainingsverläufe in Experimenten kategorisiert. Darüber hinaus ermöglicht Azure ML standardmäßig eine problemlose Versionierung und Rückverfolgbarkeit von Modellen und Daten-Assets.
Ein weiterer wesentlicher Vorteil liegt auch in der Verwendung des MLDesigners, der es ermöglicht, CI/CD-Pipelines aus wiederverwendbaren Komponenten zusammenzustellen. Dies erhöht die Agilität, da Komponenten leicht ausgetauscht werden können. Der MLDesigner bietet somit eine flexible und effiziente Methode zur Optimierung der KI-Entwicklung und -Bereitstellung. Wie die Benutzeroberfläche des MLDesigners genutzt werden kann, um schnell und effektiv KI-Prototypen und Proof of Concepts zu erstellen, erfahren Sie in diesem Techshorty.
Auch bei der Bereitstellung von KI-Modellen bietet Azure erhebliche Vorteile. Durch die metrikbasierte Skalierung kann die Leistung der verwendeten Cluster automatisch an die aktuellen Anforderungen angepasst werden. Dies sorgt für eine effiziente Ressourcennutzung und stellt sicher, dass die Modelle in der Produktionsumgebung stets mit optimaler Leistung laufen.
Insgesamt ist Azure Machine Learning eine hervorragende Wahl, um MLOps effektiv umzusetzen. Die Kombination aus Open-Source-Technologien, der Unterstützung von CI/CD-Pipelines und der Skalierbarkeit von Compute-Clustern macht Azure zu einer robusten Plattform für die Entwicklung, Bereitstellung und Wartung von KI-Modellen. Azure Machine Learning kann maßgeblich dazu beitragen, die Effizienz bei der Implementierung von MLOps zu steigern und damit die Optimierung des gesamten Lebenszyklus von KI-Projekten sicherzustellen.
Wir sind uns der Bedeutung von MLOps bewusst und unterstützen Sie gerne bei der Implementierung. Unsere Experten können Ihnen dabei helfen, dass Ihr gesamter KI-Entwicklungsprozess von der MLOps-Methodik profitiert.
