Die wichtigsten MLOps-Tools

MLOps (Machine Learning Operations) ist ein entscheidender Aspekt moderner ML-Projekte (ML Learning). Es ist eine Disziplin, die die Lücke zwischen Datenwissenschaft und IT-Betrieb überbrückt. MLOps umfasst die Praktiken und Tools, die bei der Verwaltung und Optimierung des durchgängigen ML-Lebenszyklus helfen, von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung und -überwachung. Da ML-Modelle immer komplexer werden und ihre Bereitstellung immer häufiger erfolgt, benötigen Unternehmen spezielle Tools, um die operativen Aspekte dieser Modelle zu bewältigen und sicherzustellen, dass sie bestimmungsgemäß funktionieren und im Laufe der Zeit einen Mehrwert bieten.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was die MLOps-Disziplin beinhaltet, und einige der Tools erkunden, die dazu beitragen, dieses Entwicklungsparadigma für maschinelles Lernen zum Leben zu erwecken.

Was ist MLOps?

MLOps, die Abkürzung für den Betrieb von maschinellem Lernen, ist eine Reihe von Praktiken, die die Prinzipien von DevOps, Data Engineering und maschinellem Lernen kombinieren. Das Ziel von MLOps ist es, den gesamten ML-Lebenszyklus zu automatisieren und zu optimieren, von der Datenerfassung und Modellschulung bis hin zur Bereitstellung, Überwachung und Governance.

Im Kern möchte MLOps maschinelle Lernmodelle zuverlässig und effizient in Produktionsumgebungen implementieren und warten. Durch die Trennung von Silos zwischen Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und IT-Betriebsteams fördert MLOps eine bessere Zusammenarbeit und stellt sicher, dass jeder innerhalb eines einheitlichen Frameworks arbeitet.

Die Implementierung von MLOps-Praktiken bietet mehrere wichtige Vorteile, darunter:

• Verbesserte Zusammenarbeit: MLOps hilft dabei, die Lücke zwischen verschiedenen Teams zu schließen, sodass Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Betriebspersonal effizienter zusammenarbeiten können.
• Verbesserte Automatisierung: MLOps automatisiert viele Aspekte des ML-Lebenszyklus, z. B. Modellbereitstellung, Skalierung und Überwachung. Dadurch wird der Zeit- und Aufwand für die Verwaltung von Modellen in der Produktion reduziert.
• Skalierbarkeit: Mit MLOps können Unternehmen ihre ML-Vorgänge effektiver skalieren. Mit zunehmender Anzahl von Modellen in der Produktion stellen MLOps-Tools sicher, dass diese Modelle ohne erhebliche manuelle Eingriffe verwaltet und überwacht werden können.

Bedeutung von MLOps-Tools

Die Komplexität des Managements von Modellen für maschinelles Lernen in Produktionsumgebungen erfordert den Einsatz spezialisierter MLOps-Tools. Diese Tools sind dafür konzipiert, verschiedene Aspekte des ML-Lebenszyklus zu bewältigen, von der Datenverarbeitung und Modellschulung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Ihre Bedeutung liegt in den Schlüsselfunktionen, die sie bieten, um die Effizienz und Effektivität von ML-Operationen zu verbessern.

Einer der Hauptvorteile von MLOps-Tools ist ihre Fähigkeit, sich wiederholende Aufgaben wie Modellimplementierung, Skalierung und Überwachung zu automatisieren. Diese Automatisierung reduziert das Risiko menschlicher Fehler und ermöglicht es Teams, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren, Zeit und Aufwand zu sparen und gleichzeitig Konsistenz und Zuverlässigkeit beim Modellmanagement sicherzustellen.

MLOps-Tools spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Vereinfachung der Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und Betriebsteams. Durch die Bereitstellung von Funktionen, die nahtlose Teamarbeit ermöglichen, helfen diese Tools dabei, Silos aufzubrechen, die Kommunikation zu verbessern und die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen zu beschleunigen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt von MLOps-Tools ist ihre Unterstützung für Skalierbarkeit. Während Unternehmen ihre ML-Vorgänge skalieren, bieten diese Tools Funktionen wie Versionskontrolle, Reproduzierbarkeit und automatisierte Skalierung, um die wachsende Komplexität von Modellen und Datensätzen ohne erhebliche manuelle Eingriffe zu bewältigen.

MLOps-Tools bieten auch robuste Überwachungs- und Governance-Funktionen. Dies ermöglicht es Teams, ihre Modell-Performance zu verfolgen, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und die Integrität ihrer ML-Implementierungen zu wahren. Durch die Nutzung dieser Tools können Unternehmen den maximalen Nutzen aus ihren ML-Investitionen ziehen und Innovationen durch effektives Modellmanagement vorantreiben.

Die wichtigsten MLOps-Tools

Die ML-Betriebslandschaft enthält eine Vielzahl von Tools, von denen jedes einzigartige Funktionen und Funktionen bietet, um die verschiedenen Herausforderungen beim Verwalten von Workflows für maschinelles Lernen zu bewältigen. Hier ist ein Überblick über einige der derzeit verfügbaren wichtigsten MLOps-Tools:

1. MLflow

MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von maschinellem Lernen entwickelt wurde. MLflow wurde von Databricks entwickelt und ist aufgrund seiner Flexibilität und seines umfangreichen Funktionsumfangs zu einem der beliebtesten MLOps-Tools geworden. Die Plattform besteht aus vier Schlüsselkomponenten:

• Tracking: Mit der Tracking-Komponente von MLflow können Benutzer Experimente protokollieren und abfragen, einschließlich Code, Daten, Konfiguration und Ergebnisse. Dadurch wird es einfacher, den Fortschritt der Modellentwicklung zu verfolgen, verschiedene Experimente zu vergleichen und die Reproduzierbarkeit sicherzustellen.
• Projekte: MLflow organisiert ML-Code in wiederverwendbare und reproduzierbare Projekte. Jedes Projekt enthält eine in sich geschlossene Conda-Umgebung und eine Reihe von Parametern, die den Prozess des Teilens und Reproduzierens von Experimenten in verschiedenen Umgebungen vereinfachen.
• Modelle: MLflow bietet ein standardisiertes Format für die Verpackung und Versionierung von Modellen für maschinelles Lernen. Dadurch können Modelle mit minimalen Änderungen auf verschiedenen Plattformen und Laufzeitumgebungen bereitgestellt werden, was die Portabilität und Konsistenz verbessert.
• Modellregister: Das Modellregister von MLflow fungiert als zentraler Hub für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus eines Modells, von der ersten Entwicklung bis zur Bereitstellung in der Produktion. Es bietet Funktionen wie Versionierung, Phasenübergänge und Anmerkungen, wodurch es einfacher wird, Modelle im Laufe der Zeit zu überwachen und zu verwalten.

Vorteile:

• Umfangreiche Tracking- und Experimentmanagementfunktionen, mit denen Teams den Fortschritt ihrer ML-Projekte effektiv überwachen und vergleichen können
• Nahtlose Integration mit einer Vielzahl beliebter Frameworks und Bibliotheken für maschinelles Lernen, einschließlich TensorFlow, PyTorch und scikit-learn
• Starker Community-Support und aktive Entwicklung, um sicherzustellen, dass sich das Tool weiterentwickelt und die Anforderungen der ML-Community erfüllt

Nachteile:

Während MLflow eine leistungsstarke und funktionsreiche Plattform ist, kann ihre Einrichtung und Konfiguration für Anfänger etwas komplex sein. Darüber hinaus kann das Tool die Integration zusätzlicher Komponenten erfordern, um eine vollständige End-to-End-Automatisierung für bestimmte MLOps-Workflows zu erreichen.

2. Kubeflow

Kubeflow ist eine Open-Source-MLOps-Plattform, die für den nativen Betrieb auf Kubernetes entwickelt wurde. Sein Hauptziel besteht darin, Workflows für maschinelles Lernen portierbar, skalierbar und komponierbar zu machen, indem es die Leistungsfähigkeit von Kubernetes für Orchestrierung und Infrastrukturmanagement nutzt.

Kubeflow bietet eine umfassende Suite von Tools, die verschiedene Phasen des Lebenszyklus des maschinellen Lernens abdecken:

• Pipelines: Kubeflow Pipelines ist eine robuste Lösung zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten durchgängiger ML-Workflows. Es bietet eine grafische Schnittstelle zum Entwerfen und Überwachen komplexer Pipelines sowie eine Bibliothek mit vorgefertigten Komponenten für gängige ML-Aufgaben.
• Katib: Katib ist die automatisierte Hyperparameter-Tuning-Komponente von Kubeflow. Sie hilft bei der Optimierung der Modell-Performance, indem sie automatisch auf der Grundlage vordefinierter Ziele nach den besten Hyperparameter-Konfigurationen sucht.
• KFServe: KFServe ist eine Modell-Serving-Plattform innerhalb von Kubeflow, die serverlose Inferenzfunktionen bietet. Es unterstützt mehrere Frameworks für maschinelles Lernen und kann Modelle basierend auf eingehendem Datenverkehr automatisch skalieren.
• Verkleidung: Fairing ist ein Kubeflow-Tool, mit dem Entwickler maschinelle Lernmodelle auf Kubernetes direkt aus ihrer lokalen Umgebung erstellen, trainieren und bereitstellen können.

Vorteile:

• Nahtlose Integration mit Kubernetes, wodurch Kubeflow ideal für Unternehmen ist, die bereits in das Kubernetes-Ökosystem investiert haben
• Umfassende Suite von Tools, die den gesamten ML-Lebenszyklus abdecken, von der Workflow-Orchestrierung bis hin zur Hyperparameter-Tuning- und Modellbereitstellung
• Starker Support für Skalierbarkeit und Automatisierung, sodass Teams umfangreiche ML-Implementierungen effektiver verwalten können

Nachteile:

Während Kubeflow eine Reihe leistungsstarker Funktionen bietet, kann die Plattform komplex einzurichten und zu verwalten sein, insbesondere für Unternehmen ohne umfangreiche Kubernetes-Expertise. Die steile Lernkurve kann für neue Benutzer, die mit Kubernetes-basierten Infrastrukturen nicht vertraut sind, eine Herausforderung darstellen.

3. TensorFlow Extended (TFX)

TensorFlow Extended (TFX) ist eine durchgängige Plattform für die Bereitstellung produktionsfähiger Pipelines für maschinelles Lernen. Die von Google entwickelte Lösung TFX ist so konzipiert, dass sie nahtlos mit dem TensorFlow-Ökosystem zusammenarbeitet und eine Reihe von Tools bereitstellt, die verschiedene Phasen des ML-Lebenszyklus abdecken.

Zu den Kernkomponenten von TFX gehören:

• TensorFlow-Datenvalidierung (TFDV): Diese Komponente stellt die Datenqualität sicher, indem sie statistische Informationen über die Daten analysiert und Anomalien oder Verzerrungen erkennt. Mit TFDV können Datenprobleme frühzeitig in der ML-Pipeline erkannt werden.
• TensorFlow-Modellanalyse (TFMA): Mit TFMA können Teams die Performance ihrer ML-Modelle bewerten und Erkenntnisse gewinnen, die zur Verbesserung der Modellqualität und Fairness verwendet werden können.
• TensorFlow: TensorFlow Serving ist ein flexibles, leistungsstarkes Servicesystem für Modelle für maschinelles Lernen. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre TensorFlow-Modelle für skalierbare und zuverlässige Inferenz bereitzustellen.

Vorteile:

• Nahtlose Integration in das TensorFlow-Framework, die die Bereitstellung und Verwaltung von TensorFlow-basierten ML-Modellen vereinfacht
• Umfassende Tools, die den gesamten ML-Lebenszyklus abdecken, von der Datenvalidierung bis hin zur Modellbereitstellung
• Starker Fokus auf Datenqualität und Modell-Performance-Analyse, um die Integrität und Effektivität der eingesetzten ML-Modelle sicherzustellen

Nachteile:

Während TFX eine leistungsstarke Plattform ist, wurde es in erster Linie für TensorFlow-Benutzer entwickelt. Unternehmen, die noch nicht in das TensorFlow-Ökosystem investiert haben, finden die Plattform möglicherweise weniger für ihre Anforderungen geeignet und müssen möglicherweise alternative MLOps-Lösungen erkunden, die einen breiteren Framework-Support bieten.

4. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist eine umfassende Cloud-basierte Plattform für maschinelles Lernen, die von Amazon Web Services (AWS) bereitgestellt wird. Es bietet eine Vielzahl von Tools und Funktionen, die für den gesamten ML-Workflow entwickelt wurden, von der Datenvorbereitung und Modellentwicklung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung.

Zu den wichtigsten Komponenten von Amazon SageMaker gehören:

• SageMaker Studio: Diese integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für maschinelles Lernen bietet eine webbasierte Schnittstelle für alle ML-Entwicklungs- und -Implementierungsaufgaben.
• SageMaker Ground Truth: Dieser Data Labeling Service hilft bei der Erstellung hochwertiger Trainingsdatensätze.
• SageMaker Autopilot: Eine AutoML-Funktion (Automated Machine Learning), die automatisch die besten Modelle für maschinelles Lernen zur Klassifizierung und Regression trainiert und abstimmt.
• SageMaker Model Monitor: Dieses Tool zur Überwachung von ML-Modellen in der Produktion erkennt Abweichungen bei der Modellqualität und warnt Entwickler, wenn die Modellqualität abnimmt.

Vorteile:

• Nahtlose Integration mit anderen AWS-Services, die eine einfache Datenaufnahme, -speicherung und -verarbeitung innerhalb des AWS-Ökosystems ermöglicht
• Hoch skalierbare Infrastruktur, die umfangreiche ML-Workloads effizient bewältigen kann
• Benutzerfreundliche Schnittstelle und automatisierte Funktionen, die den ML-Workflow sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Ärzte vereinfachen

Nachteile:

Während Amazon SageMaker eine umfassende Suite von Tools bietet, kann es zu einer Bindung des Anbieters innerhalb des AWS-Ökosystems führen. Außerdem können die Kosten für große Projekte oder intensive Rechenaufgaben schnell eskalieren.

5. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning ist die Cloud-basierte Plattform von Microsoft zum Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von Modellen für maschinelles Lernen. Es wurde für Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure aller Qualifikationsstufen entwickelt und bietet sowohl Code-First- als auch Low-Code-/No-Code-Erfahrungen.

Azure Machine Learning verfügt über einige funktionale Funktionen, wie z. B.:

• Azure ML Studio: Dieses Webportal bietet benutzerfreundliche Schnittstellen für Datenwissenschaftler zur Verwaltung von Datensätzen, Experimenten, Pipelines, Modellen und Endpunkten.
• Automatisiertes maschinelles Lernen: Diese Funktion automatisiert den Prozess der Auswahl des besten Algorithmus und der besten Hyperparameter für einen bestimmten Datensatz und ein Problem.
• MLOps: Azure Machine Learning verfügt über integrierte MLOps-Funktionen für die Modellbereitstellung, -überwachung und -verwaltung in Produktionsumgebungen.
• Designer: Diese Drag-and-Drop-Schnittstelle dient zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen, ohne Code schreiben zu müssen.

Vorteile:

• Nahtlose Integration mit anderen Azure-Services und Microsoft-Tools, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für Unternehmen macht, die bereits den Microsoft-Technologie-Stack verwenden
• Bietet sowohl Low-Code- als auch Code-First-Erfahrungen und eignet sich für eine Vielzahl von Benutzerkompetenzen
• Robuste MLOps-Funktionen für die Verwaltung des gesamten ML-Lebenszyklus

Nachteile:

Wie andere Cloud-basierte Plattformen kann Azure Machine Learning dazu führen, dass Anbieter im Microsoft-Ökosystem angebunden werden. Die breite Palette an Funktionen und Optionen der Plattform kann auch eine Lernkurve für neue Benutzer darstellen.

6. MLRun

MLRun ist ein von Iguazio entwickeltes Open-Source-MLOps-Framework, das darauf abzielt, den gesamten Lebenszyklus von maschinellem Lernen zu vereinfachen und zu optimieren. Es bietet eine flexible und skalierbare Plattform für die Verwaltung von ML-Projekten von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung und -überwachung.

Zu den wichtigsten Funktionen von MLRun gehören:

• Projektmanagement: MLRun bietet Tools zum Organisieren und Verwalten von ML-Projekten, einschließlich Versionskontrolle für Code, Daten und Modelle.
• Automatisierte Pipelines: Die Plattform unterstützt die Erstellung und Ausführung automatisierter ML-Pipelines und ermöglicht effiziente und reproduzierbare Workflows.
• Kubernetes-Integration: MLRun lässt sich nahtlos in Kubernetes integrieren und ermöglicht skalierbare und verteilte ML-Workloads.
• Modell für : Das Framework umfasst Funktionen zum Bereitstellen von Modellen als Microservices wodurch es einfach ist, Modelle in Produktionsumgebungen zu bedienen.

Vorteile:

• Open-Source-Natur, die Anpassungen und Community-gesteuerte Verbesserungen ermöglicht
• Unterstützt gängige ML-Frameworks und bietet Flexibilität bei der Auswahl von Tools
• Starke Integration mit Kubernetes, was skalierbare und effiziente ML-Vorgänge ermöglicht

Nachteile:

Als relativ neuere Plattform kann MLRun im Vergleich zu etablierteren MLOps-Tools eine kleinere Community und ein kleineres Ökosystem aufweisen. Ebenso kann die Open-Source-Natur mehr praktisches Management und Konfiguration erfordern.

7. Datenversionskontrolle (DVC)

DVC ist ein Open-Source-Versionskontrollsystem, das speziell für maschinelle Lernprojekte entwickelt wurde. Sie erweitert die Funktionen herkömmlicher Versionskontrollsysteme wie Git, um große Dateien, Datensätze und ML-Modelle effizient zu verarbeiten.

Zu den wichtigsten Funktionen von DVC gehören:

• Daten- und Modellversionierung: DVC ermöglicht die Versionierung von Datensätzen und ML-Modellen und ermöglicht so eine einfache Verfolgung von Änderungen und die Reproduzierbarkeit von Experimenten.
• Pipeline-Management: Das Tool unterstützt die Erstellung und Verwaltung von Datenverarbeitungs- und Modellschulungspipelines und stellt so die Reproduzierbarkeit von Experimenten sicher.
• Storage-unabhängig: DVC funktioniert mit verschiedenen Storage-Backends, darunter lokaler Storage, Cloud-Storage (S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage) und mehr.
• Verfolgung von Experimenten: DVC bietet Funktionen zum Verfolgen und Vergleichen verschiedener Experimente und hilft Teams dabei, die leistungsstärksten Modelle zu ermitteln.

Vorteile:

• Leicht und einfach in bestehende ML-Workflows zu integrieren, insbesondere für Teams, die bereits Git verwenden
• Ermöglicht eine effiziente Handhabung großer Datensätze und Modelle, mit denen herkömmliche Versionskontrollsysteme zu kämpfen haben
• Fördert die Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit bei ML-Projekten

Nachteile:

Während DVC für die Versionskontrolle und die Verfolgung von Experimenten leistungsfähig ist, kann es erforderlich sein, dass es in andere Tools integriert werden muss, um eine vollständige MLOps-Lösung bereitzustellen. Außerdem verfügt sie über eine Lernkurve für Teams, die mit Befehlszeilenschnittstellen und Versionskontrollkonzepten nicht vertraut sind.

Fazit

MLOps-Tools sind für das Verwalten und Optimieren moderner Workflows für maschinelles Lernen unerlässlich geworden. Durch die Nutzung von Plattformen wie MLflow, Kubeflow und TensorFlow Extended (TFX) können Teams die Zusammenarbeit verbessern, sich wiederholende Prozesse automatisieren und ihre ML-Projekte effizienter skalieren.

Die Einführung von MLOps-Praktiken und die Investition in die richtigen Tools ist unerlässlich, um im sich schnell entwickelnden Bereich des maschinellen Lernens wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Erfolg Ihrer ML-Initiativen hängt jedoch auch von der zugrunde liegenden Infrastruktur ab, die diese MLOps-Implementierungen unterstützt. 

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