CI/CD für Maschinelles Lernen
Das Verständnis der Automatisierung von Machine-Learning-Workflows ist entscheidend, um zuverlässige und aktuelle Modelle bereitzustellen. Continuous Integration (CI) und Continuous Delivery (CD) sind zentrale Praktiken, die das Testen, Bereitstellen und erneute Trainieren von Machine-Learning-Modellen automatisieren.
In der traditionellen Softwareentwicklung sorgt CI/CD dafür, dass Codeänderungen automatisch getestet und bereitgestellt werden, wodurch manueller Aufwand und das Risiko menschlicher Fehler reduziert werden. Angewendet auf Machine Learning erweitert CI/CD diese Prinzipien auf nicht nur Code, sondern auch Daten, Modellartefakte und Retrainingsprozesse.
Das bedeutet, dass jedes Mal, wenn Ihr Team den Code aktualisiert oder neue Daten eintreffen, automatisierte Systeme Folgendes durchführen können:
- Testen des aktualisierten Codes und der Modellleistung;
- Erneutes Trainieren des Modells, falls erforderlich;
- Bereitstellen der verbesserten Version in der Produktion.
Dadurch verwendet Ihre Produktionsumgebung stets die beste und aktuellste Modellversion und gewährleistet konsistente und vertrauenswürdige Vorhersagen.
CI/CD-Pipelines reduzieren manuelle Fehler und beschleunigen Modellaktualisierungen. Durch die Automatisierung von Workflows wird sichergestellt, dass Ihre Modelle präzise und relevant bleiben, während sich Daten und Anforderungen weiterentwickeln.
Ein typischer CI/CD-Workflow für Machine Learning funktioniert wie folgt:
Immer wenn neue Daten gesammelt oder Codeänderungen in das Repository übertragen werden, wird eine automatisierte Pipeline ausgelöst. Diese Pipeline führt in der Regel die folgenden Schritte aus:
- Validierung von Code und Daten zur Sicherstellung von Korrektheit und Konsistenz;
- Erneutes Trainieren des Modells mit den neuesten Daten und Konfigurationen;
- Bewertung der Leistung anhand vordefinierter Metriken und Schwellenwerte;
- Automatische Bereitstellung des Modells in der Produktion, sofern Qualitätsstandards erfüllt sind.
Dieser automatisierte Ansatz stellt sicher, dass Modelle:
- Schnell auf Änderungen bei Daten oder Code reagieren;
- Reproduzierbarkeit über verschiedene Umgebungen hinweg gewährleisten;
- Minimale manuelle Eingriffe erfordern.
Durch die Implementierung von CI/CD in ML-Workflows wird ein wiederholbarer, zuverlässiger und skalierbarer Modelllebenszyklus von der Entwicklung bis zur Bereitstellung erreicht.
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- Testen des aktualisierten Codes und der Modellleistung;
- Erneutes Trainieren des Modells, falls erforderlich;
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Immer wenn neue Daten gesammelt oder Codeänderungen in das Repository übertragen werden, wird eine automatisierte Pipeline ausgelöst. Diese Pipeline führt in der Regel die folgenden Schritte aus:
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- Erneutes Trainieren des Modells mit den neuesten Daten und Konfigurationen;
- Bewertung der Leistung anhand vordefinierter Metriken und Schwellenwerte;
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