Plattformen zur Operationalisierung von maschinellem Lernen (MLOps) ermöglichen es Benutzern, maschinelle Lernmodelle zu verwalten, zu überwachen und bereitzustellen, während sie in Geschäftsapplikationen integriert werden. Sie automatisieren die Bereitstellung, verfolgen die Gesundheit und Genauigkeit der Modelle und ermöglichen es Teams, maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen zu skalieren, um greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Kernfähigkeiten von MLOps-Plattformen
Um in die Kategorie der MLOps-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
- Eine Plattform zur Überwachung und Verwaltung von maschinellen Lernmodellen bieten
- Benutzern ermöglichen, Modelle in Geschäftsapplikationen im gesamten Unternehmen zu integrieren
- Die Gesundheit und Leistung der bereitgestellten maschinellen Lernmodelle verfolgen
- Ein ganzheitliches Management-Tool bereitstellen, um alle im Unternehmen bereitgestellten Modelle besser zu verstehen
Häufige Anwendungsfälle für MLOps-Plattformen
Datenwissenschafts- und ML-Engineering-Teams nutzen MLOps-Plattformen, um Modelle zu operationalisieren und ihre Leistung im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Häufige Anwendungsfälle umfassen:
- Automatisierung der Bereitstellungspipeline für von Datenwissenschaftlern erstellte ML-Modelle in Produktionsanwendungen
- Überwachung von Modellverschiebungen, Genauigkeitsverschlechterungen und Leistungsanomalien in bereitgestellten Modellen
- Verwaltung von Experimentverfolgung, Modellversionierung und Sicherheitsgovernance über den gesamten ML-Lebenszyklus
Wie sich MLOps-Plattformen von anderen Tools unterscheiden
MLOps-Plattformen konzentrieren sich auf die Wartung und Überwachung von bereitgestellten Modellen, anstatt auf die anfängliche Modellentwicklung. Dies unterscheidet sie von Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen, die sich auf den Modellaufbau und das Training konzentrieren. Einige MLOps-Lösungen bieten eine zentrale Verwaltung aller Modelle im Unternehmen an einem einzigen Ort und können sprachunabhängig oder für bestimmte Sprachen wie Python oder R optimiert sein.
Einblicke aus G2-Bewertungen zu MLOps-Plattformen
Laut G2-Bewertungsdaten heben Benutzer die Modellüberwachung und Experimentverfolgung als die am meisten geschätzten Fähigkeiten hervor. ML- und Datenengineering-Teams nennen häufig verbesserte Modellzuverlässigkeit und schnellere Iterationszyklen als primäre Vorteile der Einführung.