Der MLOps-Lebenszyklus
Das Verständnis des MLOps-Lebenszyklus ist entscheidend für den Aufbau, die Bereitstellung und die Wartung von Machine-Learning-Systemen im produktiven Einsatz. Der Lebenszyklus besteht aus mehreren miteinander verbundenen Phasen, von denen jede eigene Aufgaben, Herausforderungen und bewährte Methoden mit sich bringt. Die zentralen Phasen umfassen Datenvorbereitung, Modelltraining, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und Neutraining.
Die erste Phase, Datenvorbereitung, umfasst das Sammeln, Bereinigen und Transformieren von Rohdaten in ein für das Modellieren geeignetes Format. Dieser Schritt ist entscheidend, da die Qualität der Daten die Modellleistung direkt beeinflusst. Sobald die Daten bereit sind, folgt das Modelltraining, bei dem diese Daten verwendet werden, um einen Machine-Learning-Algorithmus anzupassen und ein Vorhersagemodell zu erstellen. Nach dem Training stellt die Validierung sicher, dass das Modell nicht nur auf den Trainingsdaten, sondern auch auf unbekannten Daten gute Leistungen erbringt, um Probleme wie Overfitting zu vermeiden.
Mit einem validierten Modell folgt als nächster Schritt die Bereitstellung. Hier wird das Modell in eine Produktionsumgebung integriert, sodass es reale Vorhersagen treffen kann. Die Bereitstellung ist jedoch nicht das Ende des Prozesses. Die Überwachung ist notwendig, um die Modellleistung im Zeitverlauf zu verfolgen, Datenverschiebungen zu erkennen und sicherzustellen, dass die Vorhersagen auch bei neuen Daten weiterhin korrekt bleiben. Schließlich schließt das Neutraining den Kreislauf: Wenn die Überwachung zeigt, dass die Modellleistung nachlässt, kehrt man zu den vorherigen Phasen zurück, um das Modell mit aktuellen Daten oder verbesserten Algorithmen zu aktualisieren.
Jede Phase des MLOps-Lebenszyklus erfordert unterschiedliche Werkzeuge und Prozesse zur Automatisierung und Reproduzierbarkeit. Eine vertiefte Betrachtung dieser Phasen hilft dabei, Werkzeuge auszuwählen, die optimal zum eigenen Workflow passen und konsistente, zuverlässige Machine-Learning-Operationen gewährleisten.
Um zu veranschaulichen, wie diese Phasen zusammenwirken, betrachten Sie einen typischen Machine-Learning-Workflow. Zunächst erfolgt die Datenaufnahme, bei der Daten aus Quellen wie Datenbanken oder APIs bezogen werden. Nach der Bereinigung und Transformation der Daten wird ein Modell trainiert und dessen Leistung validiert. Sind die Ergebnisse zufriedenstellend, wird das Modell bereitgestellt, um Vorhersagen über eine API oder Anwendung bereitzustellen. Nach der Bereitstellung werden die Ausgaben des Modells und eingehende Daten auf Anzeichen von Drift oder Leistungsabfall überwacht. Bei erkannten Problemen wird ein Retraining mit aktualisierten Daten ausgelöst, und der Zyklus beginnt von vorn.
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Die erste Phase, Datenvorbereitung, umfasst das Sammeln, Bereinigen und Transformieren von Rohdaten in ein für das Modellieren geeignetes Format. Dieser Schritt ist entscheidend, da die Qualität der Daten die Modellleistung direkt beeinflusst. Sobald die Daten bereit sind, folgt das Modelltraining, bei dem diese Daten verwendet werden, um einen Machine-Learning-Algorithmus anzupassen und ein Vorhersagemodell zu erstellen. Nach dem Training stellt die Validierung sicher, dass das Modell nicht nur auf den Trainingsdaten, sondern auch auf unbekannten Daten gute Leistungen erbringt, um Probleme wie Overfitting zu vermeiden.
Mit einem validierten Modell folgt als nächster Schritt die Bereitstellung. Hier wird das Modell in eine Produktionsumgebung integriert, sodass es reale Vorhersagen treffen kann. Die Bereitstellung ist jedoch nicht das Ende des Prozesses. Die Überwachung ist notwendig, um die Modellleistung im Zeitverlauf zu verfolgen, Datenverschiebungen zu erkennen und sicherzustellen, dass die Vorhersagen auch bei neuen Daten weiterhin korrekt bleiben. Schließlich schließt das Neutraining den Kreislauf: Wenn die Überwachung zeigt, dass die Modellleistung nachlässt, kehrt man zu den vorherigen Phasen zurück, um das Modell mit aktuellen Daten oder verbesserten Algorithmen zu aktualisieren.
Jede Phase des MLOps-Lebenszyklus erfordert unterschiedliche Werkzeuge und Prozesse zur Automatisierung und Reproduzierbarkeit. Eine vertiefte Betrachtung dieser Phasen hilft dabei, Werkzeuge auszuwählen, die optimal zum eigenen Workflow passen und konsistente, zuverlässige Machine-Learning-Operationen gewährleisten.
Um zu veranschaulichen, wie diese Phasen zusammenwirken, betrachten Sie einen typischen Machine-Learning-Workflow. Zunächst erfolgt die Datenaufnahme, bei der Daten aus Quellen wie Datenbanken oder APIs bezogen werden. Nach der Bereinigung und Transformation der Daten wird ein Modell trainiert und dessen Leistung validiert. Sind die Ergebnisse zufriedenstellend, wird das Modell bereitgestellt, um Vorhersagen über eine API oder Anwendung bereitzustellen. Nach der Bereitstellung werden die Ausgaben des Modells und eingehende Daten auf Anzeichen von Drift oder Leistungsabfall überwacht. Bei erkannten Problemen wird ein Retraining mit aktualisierten Daten ausgelöst, und der Zyklus beginnt von vorn.
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