Implementierung von MLOps im Unternehmen

Kapitel 8. Aufbau skalierbarer Deep Learning- undgroßer Sprachmodellprojekte

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Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Beim Deep Learning verarbeiten neuronale Netze, die aus miteinander verbundenen Schichten künstlicher Neuronen bestehen, Daten hierarchisch und können komplexe Muster in Daten erfassen. Jede Schicht lernt und transformiert die Eingabedaten und erfasst schrittweise höhere Merkmale und Abstraktionen.

Beim DL-Trainingsprozess wird das neuronale Netz mit markierten Daten gefüttert und die Gewichte und Vorspannungen der Neuronen iterativ angepasst. Es kann die Abhängigkeit von manuellem Feature-Engineering verringern und in verschiedenen Bereichen wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Spracherkennung und Reinforcement Learning beeindruckende Ergebnisse erzielen.

DL-Technologien verändern die Welt mit Innovationen wie Transformatoren, generativer KI, ChatGPT und mehr. Darüber hinaus können größere und intelligentere Basismodelle menschenähnliche Aufgaben erfüllen, Inhalte generieren und verstehen und vieles mehr.

Die Arbeit mit und die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen bringen zusätzliche operative Komplexität und Skalierungsherausforderungen mit sich. Hier kommt MLOps ins Spiel und hilft, die Komplexität zu vereinfachen ...