Kommentar von Stanislav Appelganz, WaveAccess MLOps verbessert die Wettbewerbsfähigkeit

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Viele Unternehmen sind sowohl mit Künstlicher Intelligenz (KI) als auch mit Maschinellem Lernen (ML) längst vertraut und verwenden die zahlreichen Möglichkeiten dieser Technologien. Obwohl die Nutzung von ML viele Vorteile bieten kann, bestehen Herausforderungen in der ständigen Pflege und Weiterentwicklung der ML-Lösungen.

So kann ein Unternehmen, das Daten gesammelt, daraus ein ML-Modell entwickelt und dieses Modell dann in seine Geschäftsinfrastruktur integriert hat, anfangs einwandfreie Ergebnisse liefern. Doch im Laufe der Zeit wird es unweigerlich an Genauigkeit verlieren, da die Daten, auf die es trainiert wurde, veralten und nicht mehr die aktuelle Geschäftslandschaft widerspiegeln. In diesem Fall können die Konkurrenten, die ihr ML-Modell regelmäßig aktualisieren, die Marktsituation ausnutzen, die ein derzeit veraltetes Modell hingegen nicht vorhersagen kann. Damit gehen Chancen verloren und die Wettbewerbsfähigkeit wird beeinträchtigt.

Um dies zu vermeiden, muss die Schleife demnach erneut in Gang gesetzt werden: Daten sammeln, das Modell aktualisieren, einsetzen und integrieren. Wie kann das Unternehmen mit dem Tempo der Markteinführung eines ML-Modells in großem Maßstab Schritt halten und wie kann es zu dem Wettbewerber werden, der den Markt voraussieht und die Vorteile für sich nutzt?

MLOps als Lösung für ML-Herausforderungen

Die Lösung liegt in der Durchführung des ML-Prozesses mit MLOps (Machine Learning Operations) – einem wachsenden Bereich, der die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Betriebsexperten erfordert. Von der Definition her betrachtet, ist MLOps eine Reihe von Best Practices für Unternehmen, um erfolgreich ML zu verwenden. MLOps rationalisiert und automatisiert ML-Infrastrukturdienste, spart Ressourcen und liefert eine bessere ML-Qualität. So können Unternehmen in kürzerer Zeit bessere Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen.

Der Einsatz von MLOps verschafft Unternehmen zahlreiche Chancen und Vorteile wie

• die Reduzierung von Zeit und Aufwand, um das ML-Modell durch Pipelines und Automatisierung auf dem neuesten Stand zu halten,

• eine nahtlose Integration des Modelltrainings und die Integration der trainierten Modelle in Softwareprodukte,

• eine Aufwandsersparnis für das Data Science Team, sodass es sich auf die Modellqualität konzentrieren kann sowie

• die Präsentation genauer und aktueller Marktkenntnisse, die einen Wettbewerbsvorteil für Unternehmen verschaffen.

Relevanz für schnelllebige Branchen

Da heutzutage ganze Branchen datengesteuert sind, hängt der Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens nicht nur davon ab, ob es ML einsetzt – sei es standardmäßig oder kundenspezifisch –, sondern auch davon, ob es aus den gesammelten Daten schneller als seine Konkurrenten geschäftlichen Nutzen ziehen kann. Das gilt insbesondere für schnelllebige Branchen, in denen viele Daten anfallen:

• Der Einzelhandel kann seinen Umsatz steigern, indem MLOps dafür eingesetzt wird, das Kaufverhalten der Kunden kennenzulernen und es mit wichtigen Ereignissen des Tages in Verbindung zu bringen.

• Im Gesundheitswesen hilft MLOps dabei, die Qualität der klinischen Versorgung zu verbessern und wichtige Muster und Trends in Bezug auf Diagnose, Behandlung und fortlaufende Pflege zu erkennen.

• Für den Versicherungssektor können mithilfe von MLOps Vorteile in Bezug auf eine bessere Risikobewertung, Maximierung der Kapitalrendite, Verbesserung des Kundendienstes und Steigerung der Gesamteffizienz erzielt werden.

• In der Medien- und Unterhaltungsbranche verschafft MLOps verborgene Einblicke in das Kundenverhalten und unterstützen die Unternehmen dabei, personalisierte Inhalte zu liefern.

Funktionsweise und technische Herausforderungen

Der Prozess von MLOps kann in drei Phasen – Entwurf, Modellentwicklung und Betrieb – dargestellt werden. In der ersten Phase, der Entwurf-Erstellung, werden die technischen Anforderungen sowie die Datenverfügbarkeit geprüft und ML-Anwendungsfälle priorisiert. Die zweite Phase beschäftigt sich mit der technischen Entwicklung des ML-Modells, der Modellprüfung und der Validierung. In der dritten Phase wird das Modell bereitgestellt und in Betrieb genommen. Darüber hinaus überwachen Continuous-Integration/Continuous-Delivery-Pipelines (CI/CD) das Modell und sorgen dafür, dass es ständig verbessert wird.

In technischer Hinsicht geht MLOps folgende Herausforderungen an:

• Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen: Ein ML-Modell besteht aus Elementen, die im Wesentlichen Software-Entitäten mit eigenen Anforderungen sind, einschließlich Verwaltung und Wartung. Traditionelle Methoden der Development Operations (DevOps) sind auf ML-Modelle nicht anwendbar. MLOps ist eine innovative Technik, die Menschen, Prozesse und Technologie kombiniert, um ML-Modelle schnell und sicher zu optimieren und einzusetzen.

• Orchestrierung von mehreren Pipelines: Die Entwicklung von Modellen des Maschinellen Lernens umfasst mehrere Pipelines – beispielsweise Vorverarbeitung, Feature-Engineering, Modelltraining und Modellinferenz. MLOps spielt eine wesentliche Rolle bei der einfachen Orchestrierung dieser verschiedenen Pipelines, um die automatische Aktualisierung des Modells zu gewährleisten.

• Skalierung von ML-Anwendungen: Die Verwaltung von Tausenden von Modellen auf einmal ist eine sehr mühsame und herausfordernde Aufgabe, und angesichts der Notwendigkeit, die Modelle hochzuskalieren, wird die Produktivität erheblich beeinträchtigt. MLOps erleichtert die Skalierung und Verwaltung von Tausenden von Modellpipelines in der Produktion.

• Kontinuierliche Integration und Bereitstellung: MLOps ist Teil eines CI/CD-Frameworks, das von DevOps als bewährte Methode zur Bereitstellung hochwertiger Code-Updates in regelmäßigen Abständen empfohlen wird. MLOps erweitert jedoch den CI-Teil um die Daten- und Modellvalidierung, während der CD-Teil die Komplexität von ML-Bereitstellungen berücksichtigt.

• Kontinuierliches Training: Bei Continuous Training (CT), einem einzigartigen Konzept für MLOps, geht es um die Automatisierung der Modellumschulung. Es umfasst alle Schritte des Lebenszyklus eines Modells, von der Datenaufnahme bis zur Verfolgung seiner Leistung in der Produktion. CT stellt sicher, dass Ihr Algorithmus bei den ersten Anzeichen von Verfall oder Veränderungen in der Umgebung aktualisiert wird.

• Modell-Governance: Die Nutzung von Model Governance in MLOps kann umfangreiche Einblicke für die Anpassung und Feinabstimmung der Modellleistung liefern. Tools für die Überwachung von Attributen in großem Umfang wie Protokollierung, Audit-Trails und Erstellung von Snapshots der Pipelines liefern Daten für weitere Analysen und verbessern die Qualität der Modellausgabe.

MLOps ist ein Bereich, mit dem Unternehmen Vorteile erzielen und sich von der Konkurrenz abheben können. Die Implementierung von ML-Lösungen reicht lange nicht aus, wenn diese nicht die Chance erhalten, mit stets aktuellen Daten zu arbeiten und somit im Laufe der Zeit veralten. Insbesondere für schnelllebige Branchen, in denen der Datenfluss außergewöhnlich hoch ist, bringt MLOps einen großen Nutzen und ist essenziell für die Wettbewerbsfähigkeit.

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