MLOps

MLOps steht für Machine Learning Operations und ist eine Praxis, die Machine Learning (ML) und Development Operations (DevOps) zusammenführt, um den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning zu standardisieren und zu optimieren. Dieser Lebenszyklus umfasst die Entwicklung, den Einsatz und die Überwachung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen. MLOps zielt darauf ab, eine kollaborative Umgebung zu schaffen, an der Datenwissenschaftler, DevOps-Ingenieure und IT-Teams beteiligt sind, um den reibungslosen Übergang von ML-Modellen von der Entwicklung zur Produktion und ihre anschließende Überwachung und Wartung zu gewährleisten^‍.

Das Hauptziel von MLOps ist es, den ML-Lebenszyklus zu automatisieren und zu vereinfachen, um die Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse zuverlässiger, effizienter und produktiver zu machen. Dies wird erreicht, indem der gesamte Lebenszyklus eines maschinellen Lernmodells verwaltet wird, d.h. Training, Tuning, Einsatz und Stilllegung von Modellen. Es ist ein Paradigma, das nicht nur darauf abzielt, ML-Modelle zuverlässig in der Produktion einzusetzen und zu warten, sondern auch sicherzustellen, dass die Modelle in isolierten, kontrollierten Umgebungen entwickelt und getestet werden, bevor sie eingesetzt werden. MLOps umfasst Praktiken, Prozesse und Tools, die die Zusammenarbeit zwischen den Teams, die den ML-Lebenszyklus verwalten, verbessern sollen, ähnlich wie ein gut koordiniertes Fließband in der Produktion. Die Integration von maschinellem Lernen mit DevOps-Praktiken im Rahmen von MLOps erleichtert die kontinuierliche Bereitstellung von leistungsstarken Modellen in der Produktion und stellt sicher, dass ML-Systeme langfristig robust und wartbar sind.