Implementierung von MLOps im Unternehmen

Kapitel 2. Die Etappen des MLOps

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Bei MLOps geht es nicht um die Verfolgung lokaler Experimente und nicht darum, ein ML-Modell hinter einem API-Endpunkt zu platzieren. Stattdessen geht es bei MLOps darum, eine automatisierte Umgebung und Prozesse für die kontinuierliche Übergabe von ML-Projekten an die Produktion aufzubauen.

MLOps besteht aus vier Hauptkomponenten (und ist nicht auf die Modellschulung beschränkt):

• Datenerhebung und -aufbereitung

• Modellentwicklung und Schulung

• Bereitstellung von ML-Diensten

• Kontinuierliches Feedback und Überwachung

In diesem Kapitel werden diese Komponenten im Detail untersucht.

Erste Schritte

Beginne mit dem Ziel vor Augen. Der erste Schritt in jedem ML-Projekt ist es, sich zu artikulieren:

• Das Problem, das mit ML gelöst werden muss.

• Was du vorhersagen willst.

• Wie wir aus der Antwort einen geschäftlichen Nutzen ziehen. Beispiele für den von uns geforderten Geschäftswert sind die Verringerung von Betrug, die Steigerung des Umsatzes durch die Gewinnung neuer Kunden, die Senkung der Betriebskosten durch die Automatisierung verschiedener manueller Prozesse und so weiter.

Wenn du das Ziel definiert hast, solltest du dich nicht gleich in die Umsetzung stürzen. Bedenke zunächst Folgendes:

• Welche historischen und betrieblichen Daten können gesammelt und sowohl in der Ausbildung als auch in den Service-Pipelines ...