MLOps vs. DevOps: Was ist der Unterschied?

Machine Learning Operations (kurz MLOps) ist ein zentraler Aspekt der maschinellen Lerntechnik (ML), der sich auf die Vereinfachung und Beschleunigung des Prozesses der Bereitstellung von ML-Modellen für die Produktion sowie deren Wartung und Überwachung konzentriert. MLOps beinhaltet die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams, darunter Datenwissenschaftler, DevOps-Ingenieure, IT-Experten usw.

MLOps unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung und Verbesserung der Qualität ihrer KI- und maschinellen Lernlösungen. Durch die Einführung von MLOps können Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler bei der Verbesserung der Modellleistung zusammenarbeiten, indem sie Praktiken der kontinuierlichen Integration und kontinuierlichen Bereitstellung (CI/CD) implementieren. Es beschleunigt den ML-Modellentwicklungsprozess durch die Integration ordnungsgemäßer Überwachung, Governance und Validierung von ML-Modellen.

Was ist DevOps?

DevOps kombiniert die Konzepte Entwicklung und Betrieb und beschreibt einen kollaborativen Ansatz zur Ausführung von Aufgaben, die normalerweise mit separaten Anwendungsentwicklungs- und IT-Betriebsteams verbunden sind. Im weitesten Sinne ist DevOps eine Philosophie, die eine verbesserte Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen diesen (und anderen) Teams innerhalb einer Organisation fördert.

Im engeren Sinne bezieht sich DevOps auf die Einführung von Praktiken, die die Bereitstellung und Wartung iterativer Anwendungsentwicklung, Automatisierung und programmierbarer Infrastruktur ermöglichen. Dazu gehören auch Veränderungen in der Arbeitsplatzkultur, wie zum Beispiel der Aufbau von Vertrauen und Verbindungen zwischen Entwicklern, Systemadministratoren und anderen Teammitgliedern. DevOps richtet Technologie an Geschäftszielen aus und kann die Softwarebereitstellungskette, Jobfunktionen, Dienste, Tools und Best Practices verändern.

MLOps vs. DevOps: Hauptunterschiede

Hier sind einige der Hauptunterschiede zwischen MLOps und traditionellem DevOps.

Entwicklung

Das Konzept der Entwicklung bezieht sich auf unterschiedliche Dinge in jedem Modell, und die CI/CD-Pipeline unterscheidet sich geringfügig.

DevOps:

• Normalerweise erstellt Code eine Schnittstelle oder Anwendung.
• Wrap-Code in eine ausführbare Datei oder ein Artefakt, bevor Sie ihn bereitstellen und mit einer Reihe von Prüfungen testen.
• Idealerweise wird dieser automatisierte Zyklus fortgesetzt, bis das Endprodukt fertig ist.

MLOps:

• Mit diesem Code können Teams Modelle für maschinelles Lernen erstellen oder trainieren.
• Ausgabeartefakte umfassen serialisierte Dateien, die Dateneingaben empfangen können, um Schlussfolgerungen zu generieren.
• Bei der Validierung wird die Leistung des trainierten Modells anhand von Testdaten überprüft.
• Dieser Zyklus sollte auch so lange fortgesetzt werden, bis das Modell die angegebene Leistungsschwelle erreicht.

Versionskontrolle

DevOps:

• Die Versionskontrolle verfolgt normalerweise nur Änderungen an Code und Artefakten.
• Es gibt nur sehr wenige Kennzahlen, die verfolgt werden müssen.

MLOps:

• MLOps-Pipelines müssen normalerweise mehr Faktoren verfolgen. Das Erstellen und Trainieren von ML-Modellen erfordert einen iterativen Experimentzyklus, der die Verfolgung verschiedener Metriken und Komponenten für jedes Experiment erfordert (entscheidend für die spätere Prüfung).
• Zu den weiteren zu verfolgenden Komponenten gehören Trainingsdatensätze, Modellbaucode und Modellartefakte.
• Metriken umfassen Hyperparameter und Modellleistungsmetriken wie die Fehlerrate.

Wiederverwendbarkeit

DevOps:

• DevOps-Pipeline konzentriert sich auf wiederholbare Prozesse.
• Teams können Prozesse kombinieren und anpassen, ohne einem bestimmten Arbeitsablauf folgen zu müssen.

MLOps:

• MLOps-Pipeline wendet denselben Workflow wiederholt an. Ein gemeinsamer Rahmen für alle Projekte trägt zur Verbesserung der Konsistenz bei und ermöglicht es den Teams, schneller Fortschritte zu machen, da sie mit einem vertrauten Prozess beginnen.
• Projektvorlagen bieten Struktur und ermöglichen eine Anpassung an die individuellen Anforderungen jedes Anwendungsfalls.
• Konsolidieren Sie die Daten Ihres Unternehmens mithilfe einer zentralen Datenverwaltung, um Entdeckungs- und Schulungsprozesse zu beschleunigen. Zu den gängigen Ansätzen zur Zentralisierung gehören Single Sources of Truth und Data Warehouses.

Kontinuierliche Überwachung

Überwachung ist sowohl für DevOps als auch für MLOps unerlässlich, allerdings aus etwas unterschiedlichen Gründen.

DevOps:

• Site Reliability Engineering (SRE) war in den letzten Jahren ein Trend und betonte die Notwendigkeit, Überwachungssoftware von der Entwicklung bis zur Produktion einzusetzen.
• Software verschlechtert sich nicht wie ML-Modelle.

MLOps:

• Modelle für maschinelles Lernen verschlechtern sich schnell und erfordern eine kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung.
• Bedingungen in der Produktionsumgebung können die Genauigkeit des Modells beeinträchtigen. Nach der Bereitstellung in der Produktion beginnt das Modell mit der Generierung von Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten aus der realen Welt. Diese Daten ändern und passen sich ständig an, wodurch die Modellleistung verringert wird.
• MLOps stellt sicher, dass Algorithmen produktionsbereit bleiben, indem es Verfahren integriert, die eine kontinuierliche Überwachung und Modellumschulung ermöglichen.

Infrastruktur

Sowohl DevOps als auch MLOps sind stark auf Cloud-Technologie angewiesen, haben jedoch unterschiedliche betriebliche Anforderungen.

DevOps basiert auf Infrastruktur wie:

• Infrastructure as Code (IaC)
• Build-Server
• CI/CD-Automatisierungstools

MLOps basiert auf Infrastruktur wie:

• Frameworks für Deep Learning und maschinelles Lernen
• Cloud-Speicher für große Datensätze
• GPUs für Deep Learning und rechenintensive ML-Modelle

DevOps- und MLOps-Trends

Hier sind einige der wichtigsten Trends, die DevOps und MLOps vorantreiben.

GitOps

Als neue Weiterentwicklung des DevOps-Workflows ist GitOps ein neues Paradigma für die Steuerung und Automatisierung der Infrastruktur. Paradigmen für Kubernetes ermöglichen Entwicklern und Betriebsteams die Verwendung von Git zur Verwaltung von Kubernetes-Clustern und zur Bereitstellung von Containeranwendungen. Durch die Implementierung von Git-Workflows für Betriebs- und Entwicklungsteams können Entwickler Git-Pull-Anfragen nutzen, um Softwarebereitstellungen und Infrastruktur zu verwalten.

GitOps integriert vorhandene Entwicklungstools, um cloudnative und Cluster-basierte Anwendungen über CI/CD zu verwalten. Es stellt automatisch Cloud-native Anwendungen bereit, überwacht und verwaltet sie mithilfe von Git-Repositorys als Single Source of Truth.

GitOps ist eine Möglichkeit, Cluster in Kubernetes zu implementieren und zu verwalten. Durch kontinuierliche Bereitstellung und Bereitstellung können Entwickler Software durch inkrementelle Releases schneller erstellen, testen und bereitstellen. Die kontinuierliche Integration und die Laufzeitpipelines von Kubernetes müssen in der Lage sein, Dateien zu lesen und zu schreiben, Container-Repositorys zu aktualisieren und Container aus Git zu laden. GitOps unterstützt Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Infrastruktur durch Versionskontrolle, Echtzeitüberwachung und Warnungen bei Konfigurationsänderungen.

Synthetische Daten

Synthetische Daten sind alle Informationen, die künstlich generiert und nicht aus realen Ereignissen gewonnen werden. Der Algorithmus generiert synthetische Daten, die als Ersatz für Betriebs- und Produktionstestdatensätze verwendet werden. Synthetische Datensätze können auch zur Validierung mathematischer Modelle und zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden.

Zu den Vorteilen synthetischer Daten gehören:

• Minimieren Sie Einschränkungen im Zusammenhang mit der Verwendung sensibler und regulierter Daten.
• Passen Sie Daten basierend auf spezifischen Anforderungen und Bedingungen an, die in realen Daten nicht verfügbar sind.
• Generieren Sie Daten für DevOps-Teams, um Softwarequalität und -leistung zu testen.

Codefreies maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen erfordert häufig Computercode, um das Modelltraining einzurichten und durchzuführen, aber das ist nicht immer der Fall. Codeloses maschinelles Lernen ist ein Programmieransatz, der es ML-Anwendungen überflüssig macht, zeitaufwändige Prozesse zu durchlaufen.

CodelessML macht Experten für die Entwicklung von Systemsoftware überflüssig. Außerdem ist die Bereitstellung und Implementierung einfacher und kostengünstiger. Die Verwendung von Drag-and-Drop-Eingaben während des maschinellen Lernens vereinfacht den Trainingsaufwand durch:

• Auswerten der Ergebnisse.
• Trainingsdaten per Drag-and-Drop verschieben.
• Erstellen Sie Prognoseberichte.
• Verwenden Sie eine Nur-Text-Abfrage.

Codeless ML macht Anwendungen für maschinelles Lernen für Entwickler leicht zugänglich, ist jedoch kein Ersatz für fortgeschrittene, differenzierte Projekte. Dieser Ansatz eignet sich für kleine Unternehmen, die nicht über die Mittel verfügen, um ein internes Data-Science-Team zu unterhalten.

TinyML

TinyML ist ein neuer Ansatz für maschinelles Lernen und Modellentwicklung für künstliche Intelligenz. Dabei geht es darum, Modelle auf Geräten mit Hardware-Einschränkungen auszuführen, etwa den Mikrocontrollern, die intelligente Autos, Kühlschränke und Stromzähler antreiben. Diese Strategie eignet sich am besten für diese Anwendungsfälle, da sie den Algorithmus beschleunigt – Daten müssen nicht auf dem Server hin und her übertragen werden. Dies ist besonders auf großen Servern wichtig und kann den gesamten ML-Entwicklungsprozess beschleunigen.

Die Ausführung von TinyML-Programmen auf IoT-Edge-Geräten bietet viele Vorteile:

• Geringerer Energieverbrauch.
• Latenz reduzieren.
• Benutzerdatenschutz garantiert.
• Reduzieren Sie den Bandbreitenbedarf.

Die Verwendung von TinyML bietet mehr Privatsphäre, da der Berechnungsprozess vollständig lokal erfolgt. Es verbraucht weniger Strom und Bandbreite, was zu einer geringeren Latenz führt, da keine Daten zur Verarbeitung an einen zentralen Ort gesendet werden müssen. Zu den Branchen, die von dieser Innovation profitieren, gehören die Landwirtschaft und das Gesundheitswesen. Sie nutzen typischerweise IoT-Geräte mit eingebetteten TinyML-Algorithmen, um die gesammelten Daten zur Überwachung und Vorhersage realer Ereignisse zu nutzen.

Fazit

In diesem Artikel werden die wichtigsten Unterschiede zwischen MLOps und DevOps erläutert:

• Entwicklung – Die DevOps-Pipeline konzentriert sich auf die Entwicklung neuer Versionen von Softwareprodukten, während sich MLOps auf die Bereitstellung effektiver Modelle für maschinelles Lernen konzentriert.
• Versionskontrolle – DevOps konzentriert sich hauptsächlich auf die Verfolgung von Binärdateien und Softwareartefakten, während MLOps andere Faktoren wie Hyperparameter und Modellleistung verfolgt.
• Wiederverwendbarkeit – DevOps und MLOps streben beide danach, wiederverwendbare Prozesse und Pipelines zu erstellen, verwenden jedoch unterschiedliche Strategien, um Wiederholbarkeit zu erreichen.
• Kontinuierliche Überwachung – Überwachung ist in DevOps wichtig, aber noch wichtiger in MLOps, da Modell- und Datendrift zu einer Verschlechterung der Modellleistung führen können.

Abschließend behandeln wir einige der wichtigsten Trends, die DevOps und MLOps in naher Zukunft verändern werden. Ich hoffe, dass dies Ihnen dabei hilft, Ihren Platz im neuen und aufregenden Entwicklungsökosystem zu entdecken.

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