Die Zukunft von Machine Learning Operations: Trends aufgreifen und Herausforderungen meistern

Das maschinelle Lernen (ML) hat in den letzten Jahren ein explosionsartiges Wachstum erlebt. Da Unternehmen zunehmend ML-Modelle einsetzen, um den unternehmerischen Mehrwert zu steigern, ist der Bedarf an robusten Verfahren für den Betrieb von maschinellem Lernen (Machine Learning Operations, MLOps) von größter Bedeutung. MLOps umfassen die Tools und Prozesse, die für eine effiziente Handhabung des gesamten Lebenszyklus des Maschinellen Lernens erforderlich sind: von der Datenerfassung, der Datenverarbeitung und dem Modelltraining bis hin zur Bereitstellung, Überwachung und Steuerung von Modellen.

Im Folgenden werfen wir einen Blick in die spannende Zukunft von MLOps. Wir betrachten aufkommende Trends, die die technische Landschaft umgestalten werden, und beleuchten die Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen müssen, um erfolgreiche Implementierungen von Maschinellem Lernen sicherzustellen.

Trends aufgreifen: Ein Blick in die Zukunft von MLOps

Die Systemlandschaft für MLOps entwickelt sich ständig weiter und es entstehen neue Technologien und Methoden, um die Komplexität der Verwaltung von ML-Modellen in der Produktion zu bewältigen. Nachstehend finden Sie einige wichtige Trends, die die Zukunft von MLOps prägen:

• Cloud-Native MLOps: Cloud Computing bietet eine skalierbare, kostengünstige Plattform für die Verwaltung von ML-Workloads. Cloud-basierte MLOps-End-to-End-Plattformen verschlanken den gesamten ML-Lifecycle, von der Datenspeicherung und den Rechenressourcen bis zum Modelltraining und der Bereitstellung. So können Unternehmen die Elastizität der Cloud nutzen, um schwankende Arbeitslasten zu bewältigen und effizient mit verschiedenen Modellen zu experimentieren.
  
  Beispiel für eine kommerzielle End-to-end-Plattform im Bereich MLOps ist Amazon SageMaker, eine cloudbasierte ML-Plattform zum Entwickeln, Trainieren, und zur Bereitstellung von ML-Modellen. Kubeflow fällt ebenfalls in die Kategorie dieser Plattformen, ist jedoch im Gegensatz zu Amazon SageMaker open-source und kann somit kostenlos benutzt werden.
  

• Automatisierte ML-Pipelines: Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben innerhalb des ML-Lebenszyklus, wie z. B. Dateneingabe, Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Modellauswahl, kann die Effizienz erheblich steigern und menschliche Fehler reduzieren. Automatisierte ML-Pipelines nutzen Tools wie AutoML (Automated Machine Learning), um verschiedene Phasen der Modellentwicklung zu automatisieren, sodass sich Data Scientists auf strategische Aufgaben wie die Entwicklung innovativer Modellarchitekturen und die Identifizierung neuartiger geschäftlicher Anwendungsfälle konzentrieren können.
  
  Beispielsweise bieten Azure mit Azure Automated Machine Learning, Amazon Web Services (AWS) mit AWS AutoML Solutions, oder Google Cloud Platform (GCP) mit AutoML Dienstleistungen in diesem Bereich an, was den Aufwand einer eigenen Implementierung dieser komplexen Methode minimiert.
  

• Kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) für Maschinelles Lernen: Die Implementierung von CI/CD-Verfahren in MLOps stellt sicher, dass Änderungen an Modellen und Code nahtlos integriert und bereitgestellt werden. Dies fördert eine schnelle Experimentier- und Iterationskultur, die es Unternehmen ermöglicht, Modelle schnell an veränderte Geschäftsanforderungen und eine veränderte Verteilung von Daten anzupassen.
  

• Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Modellen (XAI): Da ML-Modelle immer komplexer werden, wird das Begreifen ihrer Entscheidungsprozesse immer wichtiger. XAI-Techniken helfen zu erklären, wie die Modelle zu ihren Vorhersagen kommen, fördern das Vertrauen in die Modellergebnisse und ermöglichen es den Stakeholdern, mögliche Verzerrungen oder Fairnessprobleme zu erkennen.
  
  Tools, die Sie dabei unterstützen können ML-Modelle erklärbarer und ihre Entscheidungen transparenter zu machen, sind z.B. Alibi Explain eine open-source Python Bibliothek, die auf die Interpretation und Einsicht von ML-Modellen abzielt, oder SHapley Additive exPlanations (SHAP) ein Ansatz aus der Spieltheorie, um die Ausgabe beliebiger ML-Modelle zu erklären.
  

• MLOps für Responsible AI: Die verantwortungsvolle Entwicklung und der Einsatz von KI-Modellen sind ein zentrales Anliegen. MLOps-Praktiken, die die Prinzipien Fairness, Rechenschaftspflicht, Transparenz und Ethik (Microsofts Forschungsgruppe FATE beschäftigt sich beispielsweise mit diesem Themengebiet) in den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen einbeziehen, sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Modelle unvoreingenommen sind, unbeabsichtigte Folgen vermieden werden und die geltenden gesetzlichen Bestimmungen eingehalten werden.
  
  Ein Beispiel für eine solche Rechtsvorschrift ist der kürzlich vom Europäischen Parlament verabschiedete AI Act , ein „Rechtsrahmen für KI, der die Risiken der KI angeht und Europa in die Lage versetzt, weltweit eine führende Rolle zu spielen“. Bei dem Unterfangen verantwortungsvoll und sicher KI zu gestalten, können beispielsweise Arthur und Fiddler herangezogen werden.
  

• Integration mit DevOps: Die Anpassung von MLOps-Praktiken an bestehende DevOps-Workflows kann eine einheitlichere Entwicklungsumgebung schaffen. Dies fördert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, ML und Software Engineers und führt schließlich zu einem schlankeren und effizienteren Softwareentwicklungs-Lebenszyklus (SDLC), der maschinelles Lernen mit einschließt.
  

• Bedeutung von datengesteuerter KI und DataOps: Daten sind das Lebenselixier von ML-Modellen. DataOps-Praktiken, die die Datenqualität, -verfügbarkeit und -sicherheit während des gesamten ML-Lebenszyklus sicherstellen, sind entscheidend für die Leistungsfähigkeit der Modelle und die Zuverlässigkeit des gesamten Systems. DataOps kombiniert Automatisierung, Zusammenarbeit und agile Praktiken, um die Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Qualität der Daten zu verbessern, die durch Ihr gesamtes Unternehmen fließen. Mit diesem Ansatz können Sie schneller Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen, datengesteuerte Entscheidungen effektiver treffen und die Qualität und Leistung Ihrer Machine Learning-Modelle auf der Grundlage dieser Daten verbessern.
  

• Fokus auf Sicherheit: Mit der zunehmenden Verbreitung von ML-Modellen wird es immer wichtiger, sie vor potenziellen Angriffen zu schützen. MLOps-Praktiken, die Sicherheitsüberlegungen in den gesamten Lebenszyklus des Modells integrieren, sind unerlässlich, um Risiken wie Data Poisoning, gegnerische Angriffe und Modelldiebstahl zu verhindern.

Herausforderungen meistern: Aufbau eines soliden MLOps-Grundgerüsts

Auch wenn die Zukunft von MLOps sehr verheißungsvoll erscheint, müssen zahlreiche Herausforderungen bewältigt werden, um einen erfolgreichen Einsatz von ML zu gewährleisten. 

Hierbei sind einige wesentliche Schlüsselbereiche zu berücksichtigen:

• Standardisierung und Interoperabilität: Die fehlende Standardisierung von MLOps-Tools und -Frameworks kann zu Insellösungen führen und die Zusammenarbeit erschweren. Die Förderung der Interoperabilität zwischen Tools und die Einführung von Best Practices für MLOps-Workflows sind entscheidend für die Schaffung eines einheitlicheren und effizienteren Ökosystems. Ein erster Ansatz, um diesem Missstand zu begegnen, ist das Open Inference Protocol, eine industrieweite Anstrengung, die darauf abzielt ein standardisiertes Kommunikationsprotokoll zwischen sogenannten Inferenzservern (z.B. Seldon MLServer, NVIDIA Triton Inference Server) und orchestrating frameworks wie Seldon Core oder KServe zu etablieren.
  

• Nachwuchsmangel: Die Nachfrage nach qualifizierten MLOps-Fachkräften übersteigt das verfügbare Angebot. So stieg die Anzahl der offenen Stellen für IT-Fachkräfte in Unternehmen in Deutschland laut Statista im Jahr 2023 auf das Rekordhoch von 149.000, und Index Research berichtet, dass von Januar bis April 2023 Arbeitgeber fast 44.000 Stellen für KI-Experten auschrieben. Um diese Lücke zu verkleinern und ein starkes MLOps-Team aufzubauen, müssen Unternehmen erheblich in Schulungsprogramme, Strategien zur Talentgewinnung und eine wettbewerbsfähige Mitarbeitervergütung investieren. Dieser Prozess umfasst das Erkennen der wesentlichen Fähigkeiten und Fachkenntnisse, die für eine erfolgreiche MLOps-Implementierung erforderlich sind, wie zum Beispiel Data Science, Software Engineering, Cloud Computing und DevOps. Ferner beinhaltet er die Zusammenstellung interdisziplinärer Teams, die diese verschiedenen Disziplinen abdecken.
  

• Monitoring und Beobachtbarkeit: Die effektive Überwachung der Leistung und des Zustands von ML-Modellen in der Produktion ist entscheidend, um Probleme frühzeitig zu erkennen und die Zuverlässigkeit des Modells zu gewährleisten. Die Entwicklung robuster Monitoring-Systeme und deren Integration in MLOps-Pipelines ist von entscheidender Bedeutung. Aporia, eine ML-Plattform, die sich die Beobachtbarkeit von ML-Modellen zum Ziel gesetzt hat, kann zu diesem Zweck eingesetzt werden.
  

• Modellverwaltung: Die Schaffung klarer Governance-Rahmen für die Verwaltung des Lebenszyklus von ML-Modellen ist unerlässlich. Dazu gehören die Festlegung von Rollen und Zuständigkeiten, die Sicherstellung der Modellversionierung und -kontrolle sowie die Festlegung von Richtlinien für die Bereitstellung und Stilllegung von Modellen. Beispiele für Lösungen bzw. Plattformen, die diese Eigenschaften zusammen mit vielen anderen des ML lifecycles ganzheitlich abbilden, sind die Enterprise Plattformen Domino Data Lab sowie Dataiku.
  

• Erklärbarkeit und Erkennung von Bias:  Wie bereits erwähnt, sind die Gewährleistung der Erklärbarkeit von Modellen und die Erkennung potenzieller Vorurteile entscheidende Aspekte einer verantwortungsbewussten KI. Unternehmen müssen in Tools und Techniken investieren, um zu verstehen, wie Modelle zu ihren Entscheidungen kommen, und um etwaige Fairnessprobleme zu identifizieren und zu entschärfen.

Schlussfolgerung: MLOps-Praktiken aufgreifen und gestalten, um Mehrwert zu schaffen

Die Zukunft von MLOps ist äußerst vielversprechend. Unternehmen können belastbare und effiziente betriebliche Prozesse aufbauen, indem sie aufkommende Trends aufgreifen, bewerten, ihre Schlussfolgerungen daraus ziehen und die damit verbundenen Herausforderungen proaktiv angehen. Auf diese Weise stellen sie nicht einfach nur KI-Modelle für ihre Kunden bereit, sondern schaffen ein Fundament, das für Skalierbarkeit, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Modelle Sorge trägt sowie gesetzlichen Anforderungen genügt. Der wichtigste Mehrwert, der diesem Prozess entspringt, ist jedoch das Schaffen von Vertrauen in die Verlässlichkeit, Fairness und Sicherheit der KI-Modelle, was wiederum das Vertrauen in das Unternehmen stärkt.