Machine Learning Operations - Ein Guide für MLOps-Einsteiger

Maschinelles Lernen (auch »Machine Learning«, ML) hat in den letzten Jahren in Wirtschaft und Gesellschaft zunehmend an Bedeutung gewonnen. Seien es Finanzen, Gesundheit, Einzelhandel oder Produktion – ML bzw. spezifische ML-Modelle werden in vielen Bereichen eingesetzt, um Prozesse zu automatisieren, Empfehlungen zu geben und Entscheidungen zu treffen. In Zukunft wird die Bedeutung von ML weiter zunehmen, da Unternehmen und Regierungen immer mehr Daten sammeln, mit denen sie arbeiten können. Es wird dazu beitragen, die Produktivität und Effizienz von Unternehmen zu steigern und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Auch in immer mehr Bereichen des täglichen Lebens wird es Einzug halten. So werden wir in Zukunft in der Bildung, im Verkehr oder der öffentlichen Verwaltung mit ML, eingebettet in Produkten und Prozessen, in Berührung kommen bzw. tun das heute schon. Ein wichtiger Bestandteil der Anwendung von ML in der Praxis ist dabei das Management des Lebenszyklus von ML-Modellen, auch bekannt als MLOps.



Durch die Einführung von MLOps-Methoden und -Tools können Unternehmen sicherstellen, dass ihre ML-Modelle sowohl zuverlässig als auch skalierbar sind und die erwarteten Ergebnisse liefern. Es ermöglicht die schnelle Weiterentwicklung und Verbesserung von Modellen und kann bei der Einhaltung von Compliance-Anforderungen unterstützen. Es dient der Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Softwareentwicklerinnen und -entwicklern und Development and Operations (DevOps) Teams, und hilft dabei, dass die Modelle in Produktionsumgebungen reibungslos funktionieren und schnell als auch sicher bereitgestellt werden können.



Mit diesem Leitfaden möchten wir MLOps-Neulingen erklären, in welchen Situationen sich der Einsatz von MLOps lohnen kann. Es wird genau dargestellt, was MLOps eigentlich ist und aufgezeigt, womit man sich tiefergehend auseinandersetzen sollte, wenn man die Einführung in Betracht zieht. Zuletzt werden außerdem Erfolgsfaktoren für die bestmögliche Implementierung von MLOps betrachtet.