ModelOps

Was sind ModelOps?

ModelOps (Model Operations) ist ein ganzheitlicher Ansatz zur Entwicklung von Analysemodellen, die effizient aus der Entwicklungsumgebung in die Produktion überführt werden können. Ein wichtiger Schwerpunkt von ModelOps ist die Automatisierung der Bereitstellung, Überwachung, Steuerung und kontinuierliche Verbesserung von Datenanalysemodellen, die rund um die Uhr im Unternehmen laufen.

ModelOps ist ein spezialisierter Ansatz innerhalb der DevOps-Prinzipien. Während sich DevOps auf die Anwendungsentwicklung konzentriert, ist ModelOps für die Datenanalyse konzipiert.

Um die regulatorische Konformität, Sicherheit und Verwaltbarkeit zu gewährleisten, orientiert sich ModelOps an bewährten DevOps-Praktiken. Es ist für vorausschauende Analysen in großem Maßstab von entscheidender Bedeutung und ermöglicht die kontinuierliche Bereitstellung sowie eine reibungslose und effiziente Entwicklung und Bereitstellung von Modellen.

Mit der schnellen Einführung von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) vervielfachen sich analytische Ressourcen und Modelle in rasantem Tempo. Obwohl viele Organisationen die wachsende Bedeutung einer datengesteuerten Kultur für ihre fortschreitende digitale Transformation anerkennen, ist die Umsetzung von Änderungen auf der Grundlage der Interpretation von Datensätzen eine Herausforderung.

Da die Modellentwicklung zur Lösung von Geschäftsproblemen immer häufiger eingesetzt wird, sind die Bereitstellung und die Modellsteuerung oft die letzte Hürde, vor der Unternehmen stehen.

Wie funktioniert ModelOps?

Laut dem Forschungsunternehmen Gartner konzentriert sich ModelOps hauptsächlich auf die Steuerung und das Lebenszyklusmanagement aller Analyse-, KI- und Entscheidungsmodelle. Dazu gehören analytische und ML-basierte Modelle, Wissensgraphen, Regeln, Optimierung, Linguistik und Agenten.

In einer realen Anwendung unterstützt das ModelOps-Team die Kommunikation zwischen Datenwissenschaftlern oder Datenwissenschaftsteams, Dateningenieuren und Anwendungs- und Infrastruktureigentümern. Sie überwachen auch die Bereitstellung von Modellen und koordinieren die ordnungsgemäße Übergabe und Ausführung, damit die Modelle die Schlussetappe überwinden können.

Zu den Aufgaben von ModelOps gehören die Automatisierung von Arbeitsabläufen, Versionsverwaltung, Beförderung, Verwaltung von Rechenressourcen, Überwachung, Skalierung und Optimierung.

Die Überwachung der Effektivität und Leistung eines ModelOps-Programms und der Algorithmen ist von entscheidender Bedeutung. ModelOps deckt die gesamte Modelllebenszyklusverwaltung ab, einschließlich Entwicklung, Test, Bereitstellung und Überwachung – all das kann nur dann effektiv sein, wenn das Modellmanagement den Umfang und die Genauigkeit gewährleistet, die eine Organisation benötigt.

Wenn sich die Modelle verschlechtern, müssen sie kalibriert, neu trainiert und bereitgestellt werden. Zu den Leistungsparametern gehören die folgenden:

• Festlegung und Nachverfolgung von Genauigkeitszielen für Modelle während der Entwicklung, Validierung und Bereitstellung.
• Ermittlung der geschäftlichen Kennzahlen, die vom Modell im Betrieb betroffen sind.
• Feststellung, ob das Modell die beabsichtigten Auswirkungen hat.
• Nachverfolgung von Kennzahlen wie Datengröße und Aktualisierungshäufigkeit, Standorte, Kategorien und Typen. Anhand dieser Metriken lässt sich feststellen, ob Leistungsprobleme des Modells auf Änderungen in den Datenquellen zurückführen sind.
• Überwachung, wie viele Rechenressourcen und Memory die Modelle verbrauchen.

Elemente eines ModelOps-Ansatzes

ModelOps fördert die dynamische Zusammenarbeit und verbessert die Produktivität von Analyse- und IT-Betriebsteams. Dabei spielt es keine Rolle, welche Programmiersprache verwendet wird, auf welche Daten zugegriffen wird oder wo das Modell bereitgestellt wird.

Um Analysen aus dem Labor in die Praxis zu bringen, erfüllt ein ModelOps-Framework folgende Aufgaben:

• Zugriff auf Daten aus einer vertrauenswürdigen Quelle
• Wahrung von Datenschutz- und Sicherheitsstandards
• Berücksichtigung der Entwicklungsumgebung und des Bereitstellungsszenarios bei der Erstellung von Modellen, um den zusätzlichen Arbeitsaufwand zu begrenzen
• Beibehaltung der Datenreihenfolge und Rückverfolgungsinformationen für die Einhaltung von Governance- und Audit-Vorschriften
• schnelle Durchführung von ModelOps und Gewährleistung einer engen Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und IT
• Konzentration auf Bereitstellung von Modellen für die Überwachung und erneutes Training bei Leistungsverschlechterung

Es gibt mehrere Anwendungsfälle für ModelOps, darunter Softwareentwicklung, Einzelhandel, Finanzen und Gesundheitswesen.

Vorteile von ModelOps

ModelOps kann Unternehmen, die bei der Skalierung ihrer Analysen vor immer größeren Herausforderungen stehen, dabei helfen, KI- und ML-Modelle aus dem Data-Science-Labor in die IT-Produktion zu übertragen. ModelOps bietet regelmäßige Updates und Bereitstellungen, während diese Modelle verwaltet, skaliert, überwacht und neu trainiert werden, um sie in die Produktion zu überführen. Das führt zu einem geschäftlichen Nutzen für das Unternehmen.

Weitere Vorteile von ModelOps sind unter anderem:

• Vorhersagefunktionen, die erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen ermöglichen
• verbesserte Entscheidungsfindung und beschleunigte Modellbereitstellung
• Korrektur von Abweichungen von einer definierten Baseline und Bereitstellung von Echtzeitanalysen
• Identifizierung von Mustern und Erkenntnissen, die die wichtigsten KPIs des Unternehmens mit den Modellergebnissen verknüpfen
• Cloud-Integrationen, um die Wirtschaftlichkeit von KI-Modellen zu erhöhen

Herausforderungen von ModelOps

ModelOps-Teams stehen bei der Implementierung und Ausführung vor mehreren Herausforderungen. Die häufigsten sind die folgenden:

• Datenversionierung: Fehlende oder inkonsistente Datenversionierung kann die Modellleistung beeinträchtigen, da sich die Daten ständig weiterentwickeln.
• Datendiskrepanz: Die von ModelOps verwendeten Daten müssen aus verschiedenen Quellen stammen, was zu Diskrepanzen zwischen Datenformaten und -werten führen kann.
• hohe Kosten: Die Einführung und Nutzung von ModelOps ist mit erheblichen Kosten verbunden, einschließlich der Investition von Zeit und der Einstellung von ML-Datenwissenschaftlern, die sehr gefragt und teuer sind.
• Sicherheit: ModelOps umfasst oft hochsensible Daten, auf die, wenn sie in unsicheren oder veralteten Bibliotheken gespeichert sind, zugegriffen werden kann und die dadurch gefährdet sind. Neben der Gefahr veralteter Bibliotheken besteht das Risiko von Adversarial Attacks auf ML-Modelle, die manipulierte Eingaben verwenden, um Vorhersagen zu beeinflussen.

ModelOps-Anwendungsfälle

ModelOps hat mehrere Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen. Einige der wichtigsten sind die folgenden:

• Das Gesundheitswesen nutzt ModelOps für die Diagnose von Krankheiten und die Vorhersage von Behandlungen.
• In der Finanzbranche wird ModelOps zur Überwachung und Optimierung von Modellen zur Betrugserkennung und Risikobewertung eingesetzt.
• Der Einzelhandel nutzt ModelOps für Nachfrageprognosen und personalisierte Empfehlungen.
• In der Transportbranche wird ModelOps zur Optimierung von Logistikabläufen, zur Verbesserung der Routenplanung und zur Verbesserung des Flottenmanagements eingesetzt.

Best Practices für ModelOps

Ein großer Teil des potenziellen Wertes, der durch Analysen und KI-Initiativen in Unternehmen generiert wird, könnte verloren gehen, wenn analytische Modelle nicht in die Produktion überführt werden. Ineffizienzen im Prozess führen jedoch dazu, dass viele Analysemodelle nicht implementiert. Zu den technischen Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Bereitstellung eines Modells in der Produktion konfrontiert werden, gehören die folgenden:

• Das Analysemodell muss von der Erstellungsumgebung bis zur Produktionsumgebung kompatibel sein. Eine flexible Scoring-Engine, die Modelle unabhängig von der Programmiersprache unterstützt, ermöglicht den Einsatz dieser Modelle in der Produktion und löst so das Problem der Modellkompatibilität über den gesamten Lebenszyklus hinweg.
• Das Modell muss portabel sein. Docker und andere Container-Technologien können dazu beitragen, das Problem der Anwendungsportabilität zu lösen, indem sie die Umgebungsabhängigkeiten für die analytische Arbeitslast erfassen und ein portables Image bereitstellen.
• Monolithische und starre Plattformen können die Möglichkeiten von Unternehmen einschränken oder Dienste anbieten, die Unternehmen nicht benötigen. Mit Hilfe von Containerisierungstechnologien können Unternehmen jedoch native Microservice-Software verwenden, um auf wechselnde Anforderungen zu reagieren und Serviceausfälle auf isolierte Komponenten zu beschränken.
• Wenn das Modell in die Produktion überführt wird, ist es in der Regel größeren Datenmengen und Datentransportmodi ausgesetzt. Das Anwendungs- und IT-Team benötigt Tools zur Überwachung und Lösung von Leistungs- und Skalierbarkeitsproblemen. Die Einführung eines konsistenten, auf Microservices basierenden Ansatzes für die Produktionsanalytik kann zur Lösung von Skalierbarkeitsproblemen beitragen.

ModelOps und MLOps im Vergleich

ModelOps und Machine Learning Operations (MLOps) sind ähnliche Begriffe, die sich auf unterschiedliche Aspekte der Verwaltung von ML-Implementierungen konzentrieren. ModelOps ist ein Ansatz, der die Verwaltung des gesamten ML-Lebenszyklus umfasst, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung und laufenden Modellüberwachung. Neben dem Lebenszyklusmanagement umfasst er auch die Verwaltung anderer KI-Entscheidungsmodelle wie Wissensgraphen, natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Regelwerke und traditionelle Analytics-Modelle.

Eine Schlüsselfunktion von ModelOps besteht darin, Modelle für maschinelles Lernen auf dem neuesten Stand zu halten und Herausforderungen wie Daten-Drift zu bewältigen. Es umfasst auch Präventivmaßnahmen, um Projekte auf Kurs zu halten und die Standardisierung für skalierbare und wiederverwendbare Modelle zu fördern.

MLOps ist eine Teilmenge von ModelOps, die sich nur mit den ML-Modellen befasst. Der Schwerpunkt liegt auf den operativen Aspekten der Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen und stellt sicher, dass sie effektiv gewartet, überwacht und aktualisiert werden. Dazu gehören die Handhabung der Modellversionierung, die Skalierung, das ML-Engineering und die Einhaltung gesetzlicher Standards, die alle für die langfristige Leistung und Zuverlässigkeit der eingesetzten Modelle entscheidend sind.

MLOps konzentriert sich auf die Schaffung eines rationalisierten, kollaborativen Arbeitsablaufs, der Continuous Integration/Continuous Delivery von ML-Modellen erleichtert. Es zielt darauf ab, die Effizienz und Skalierbarkeit von ML-Projekten zu verbessern, indem es sich wiederholende Aufgaben automatisiert, Datenpipelines verwaltet und eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen IT-Betriebsteams und Datenwissenschaftlern gewährleistet.