Implementierung von MLOps im Unternehmen

Kapitel 5. Modelle für die Produktion entwickeln

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Die Entwicklung von ML-Modellen ist nicht mehr nur auf Versuchslabore und Forschungsarbeiten beschränkt. Es geht um reale Anwendungen, und das bedeutet Produktion. Deshalb ist die Entwicklung leistungsfähiger Modelle das Herzstück der Entwicklung von Modellen für die Produktion.

Eine produktionsorientierte Denkweise stellt sicher, dass die Modelle tatsächlich in die Produktion gelangen und reale Geschäftsfälle beantworten. Andernfalls bleiben die Modelle in der ML-Pipeline aufgrund mangelnder Zusammenarbeit zwischen den Teams, technologischer Diskrepanzen oder anderer Reibungspunkte stecken.

In diesem Kapitel geht es darum, die bestmöglichen Modelle zu erstellen. Es beschreibt alle Schritte und Prozesse zur Implementierung und Ausführung von Modellen in der gesamten ML-Pipeline vor der Produktion. Dazu gehören das Ausführen, Verfolgen und Vergleichen von ML-Aufträgen, Automatisierungen, Training und ML im Maßstab, Testen, Ressourcenmanagement und vieles mehr. Es werden verschiedene Methoden, Werkzeuge und Ansätze beschrieben und Codebeispiele angeführt, denen du folgen kannst.

Wenn du die Schritte befolgst und die Übungen am Ende des Kapitels ausprobierst, solltest du dir über die gesamte MLOps-Pipeline im Klaren sein und darüber, wie deine Arbeit zusammen mit den anderen Schritten, die du oder andere ...