Immer mehr Unternehmen setzen zur Optimierung und Unterstützung von Geschäftsprozessen ML ein. Um den Betrieb von Modellen effizient zu unterstützen, sind organisatorische und technologische Anpassungen nötig. Puzzle hilft, vollautomatisierte Pipelines (IaC) für Machine Learning Lösungen aufzubauen.
ML Lösungen effektiv und nachvollziehbar betreiben
Der DevOps-Prozess hat sich als eine effiziente und transparente Methode für die Bereitstellung und den Betrieb von Softwareanwendungen etabliert. Durch die Zusammenarbeit beim Aufbau automatisierter Abläufe und die Nutzung von gemeinsam zugänglichen Tools arbeiten heute Software-, CI/CD-, Container-, Sicherheits- und System-Experten eng zusammen.
ML stellt an die bestehenden Pipelines neue Anforderungen wie die Versionierung von Daten und Modellen, auch das Monitoring wird anspruchsvoller.
Die Nachvollziehbarkeit von Modell, Daten und der Applikation welche die Modellvorhersagen nutzt, müssen jederzeit sichergestellt sein. Dabei sollen Experimente zu einem späteren Zeitpunkt reproduziert (in der gleichen Konstellation von Modell, Daten und Parameter) und verglichen werden können. Das Monitoring muss angepasst werden, sodass Abweichungen in der Qualität der Vorhersagen erkannt werden. Der heute bewährte DevOps Prozess ist entsprechend den Anforderungen der neu in den Prozess involvierten Rollen (Data Engineers, Data-Scientists, ML-Engineers) prozessual und technologisch zu erweitern.
Angebot
Wir beraten und unterstützen bei der Transformation von DevOps zu MLOps und beim Aufbau von MLOps Prozessen von Grund auf. Welche Prozesse müssen angepasst oder erweitert werden, welche Tools werden zusätzlich benötigt, resp. erleichtern Modelle nachvollziehbar zu betreiben?
Die sechs Schritte zu MLOps
Analyse der bestehenden Strategie sowie des umzusetzenden Vorhabens.
Wahl der Technologien zur Abdeckung der durch ML gestellten Anforderungen.
Etablieren der prozessualen Anpassungen.
Erweiterung oder Erarbeitung der Infrastruktur Architektur (prozessual wie technologisch).
Ausbildung auf neuen Technologien, abgestimmt auf die individuelle Umgebung.
Umsetzung/Integration der ML-Pipelines in die bestehende Infrastruktur.
Labs
Ziel der MLOpsLabs ist die Vermittlung von Wissen um dich auf dem Weg von DevOps zu MLOps zu unterstützten. Wir zeigen in den Labs auf, was für Phasen und Tätigkeiten der MLOps Prozess umfasst, was sich aus organisatorischer Sicht im Vergleich zu DevOps ändert und was in Bezug auf das technologische Ecosystem zu beachten ist.
Mehr Infos zu unserem MLOps Lab Angebot
Video
In diesem Video nimmt dich Iwan Imsand mit auf eine Reise durch die faszinierende Welt des Machine Learnings. Es geht um AI, Machine Learning und Deep Learning und Open-Source-Tools wie: DVC, CML, MLflow, Kubeflow. Weil wir bei Puzzle gerne komplexe Probleme lösen, zeigen wir dir, wie wir Unternehmen im MLOps Bereich unterstützen können.