Machine-Learning-Operations (Machine Learning Operations)

Was ist das?

MLOps (Machine Learning Operations) ist ein Bündel aus:

• Praktiken: Die Entwicklung, Implementierung und Verwaltung von Machine-Learning-(ML)-Modellen integrieren.
• Tools: Entwickelt, um den Lebenszyklus von Modellen zu optimieren und zu automatisieren.

Inspiriert von den Prinzipien von DevOps zielt MLOps darauf ab:

• Den Lebenszyklus von ML-Modellen zu optimieren:
  • Entwicklung.
  • Test.
  • Deployment in Produktion.
  • Kontinuierliches Monitoring.
  • Aktualisierung.

Das Hauptziel von MLOps ist:

• Sicherzustellen, dass ML-Modelle:
  • Zuverlässig sind: In Produktion korrekt funktionieren.
  • Skalierbar sind: Große Datenmengen verarbeiten.
  • Wartungsfreundlich sind: Mit effizienten Updates.
• Die Time-to-Delivery zu beschleunigen.
• Die Zusammenarbeit zu verbessern zwischen:
  • Data Scientists.
  • ML Engineers.
  • Operations-Teams.

Warum Unternehmen nach ihrer Nutzung filtern?

Die Segmentierung nach MLOps-Nutzung ermöglicht die Personalisierung von Vertriebsstrategien:

• Fortgeschrittene Unternehmen: Ihnen helfen, ihre Workflows zu verfeinern und ihre ML-Operations zu skalieren.
• Unternehmen ohne MLOps: Sie zu strukturierteren und effizienteren Prozessen führen, um Machine Learning in Produktion zu bringen.

Unternehmen, die es nutzen

Diese Unternehmen haben bereits fortgeschrittene ML-Praktiken integriert und sind wahrscheinlich interessiert an:

• Verbesserungen der Automatisierung: Um manuelle Aufgaben und Fehler zu reduzieren.
• Skalierbarkeit: Umgang mit Daten und Modellen in Produktion im großen Maßstab.
• Fortgeschrittenem Monitoring: Kontinuierliche Überwachung, um die Performance der Modelle sicherzustellen.

Ihr Vertriebsteam könnte anbieten:

• Optimierung von Daten- und Modell-Pipelines zur Steigerung der Effizienz.
• Echtzeit-Monitoring-Tools, um Ausfälle oder Degradationen von Modellen in Produktion zu erkennen.
• Integration von MLOps in bestehende Plattformen, wie Analysesysteme oder Hybrid-Clouds.

Unternehmen, die es nicht nutzen

Diese Unternehmen könnten:

• ML-Modelle ohne standardisierte Prozesse entwickeln: Was ihre Fähigkeit einschränkt, Modelle in Produktion zu skalieren und zu warten.
• Modelle manuell in Produktion implementieren: Mit Risiken von Fehlern und Performance-Problemen.

Das kann verursachen:

• Ineffizienz in den Prozessen.
• Weniger zuverlässige oder weniger aktuelle Modelle.

Ihr Vertriebsteam könnte anbieten:

• Erstberatung: Um Anforderungen zu bewerten und Workflows zu definieren.
• Implementierung grundlegender MLOps-Tools: Um Prozesse zu standardisieren und zu skalieren.
• Schulung und Support: Zu Deployment-, Monitoring- und Wartungspraktiken für ML-Modelle.

Beispiele