Stöbern Sie in den folgenden MLOps-Kursen - beliebte Einstiegsmöglichkeiten auf Coursera.

• Maschinelles Lernen in der Produktion: DeepLearning.AI
• Betrieb von maschinellem Lernen (MLOps): Erste Schritte: Google Cloud
• DevOps, DataOps, MLOps: Duke University
• Python-Grundlagen für MLOps: Duke University
• Entwickeln von Lösungen für maschinelles Lernen: AWS
• MLOps-Werkzeuge: MLflow und Hugging Face: Duke University‎

MLOps, auch bekannt als DevOps für maschinelles Lernen, ist eine Praxis, die maschinelles Lernen (ML) und Software-Engineering kombiniert, um Unternehmen bei der erfolgreichen Verwaltung und Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion zu unterstützen. Der Schwerpunkt liegt auf der Integration der Entwicklung, des Testens und des Einsatzes von ML-Modellen in den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung.

MLOps zielt darauf ab, die Herausforderungen zu bewältigen, die mit dem Produktionseinsatz von ML-Modellen verbunden sind, einschließlich Version Kontrolle, Reproduzierbarkeit, Skalierbarkeit, Überwachung und laufende Wartung. Dabei werden verschiedene Tools und Techniken eingesetzt, um den Entwicklungsprozess von ML-Modellen zu rationalisieren und ihren reibungslosen Einsatz und Betrieb in Anwendungen aus der realen Welt zu gewährleisten.

Durch den Einsatz von MLOps-Praktiken können Unternehmen die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen beschleunigen, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Wartung reduzieren und die allgemeine Zuverlässigkeit und Leistung von ML-Systemen verbessern. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren eine effektive Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern und Betriebsteams, was zu einer effizienten Bereitstellung von skalierbaren und robusten ML-Lösungen führt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass MLOps eine entscheidende Rolle dabei spielt, Organisationen in die Lage zu versetzen, ihre Initiativen zum maschinellen Lernen effektiv zu operationalisieren und zu skalieren und sicherzustellen, dass ML-Modelle auf nachhaltige und zuverlässige Weise eingesetzt und gepflegt werden. ‎

Um eine Karriere im Bereich MLOps (maschinelles Lernen Operations) anzustreben, sollten Sie sich einige Fähigkeiten aneignen:

1. maschinelles Lernen (ML) Grundlagen: Das Verständnis der zugrunde liegenden Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens ist für MLOps von entscheidender Bedeutung. Dazu gehören Kenntnisse über Algorithmen, Regression, Klassifizierung, Clustering und mehr.

2. Programmiersprachen: Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python und R ist unerlässlich. Diese Sprachen sind im maschinellen Lernen und in der Datenverarbeitung weit verbreitet und ermöglichen es Ihnen, ML-Modelle zu erstellen und Prozesse zu automatisieren.

3. Datentechnik: Bei MLOps geht es um die Verwaltung und Verarbeitung großer Mengen von Daten. Kenntnisse über Data Engineering, Datenpipelines und die Arbeit mit Datenbanken (z. B. SQL) helfen Ihnen, Daten in einem ML-Kontext effizient zu verarbeiten.

4. Cloud Computing: Es ist von Vorteil, wenn Sie mit Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud-Plattform (GCP) oder Microsoft Azure vertraut sind. MLOps nutzt in der Regel Cloud-Ressourcen für Skalierbarkeit und Flexibilität.

5. Containerisierung und Orchestrierung: Das Verständnis von Containerisierungstechnologien wie Docker und Orchestrierungswerkzeugen wie Kubernetes ist für die Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen entscheidend.

6. DevOps-Praktiken: Die Einführung von DevOps-Praktiken wie Version (z. B. Git), kontinuierliche Integration/kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) und Infrastruktur-Automatisierung wird Ihnen helfen, ML-Workflows und Zusammenarbeit zu optimieren.

7. Kenntnisse von ML-Frameworks: Vertrautheit mit gängigen Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn ist wichtig. Diese Frameworks erleichtern die Erstellung, das Training und den Einsatz von ML-Modellen.

8. Überwachung und Verwaltung von Modellen: Der Erwerb von Kenntnissen über die Überwachung der Modellleistung, die Protokollierung und die Verwaltung von ML-Modellen in Szenarien aus der realen Welt hilft, ihre Effizienz, Zuverlässigkeit und Genauigkeit zu gewährleisten.

9. Kommunikation und Kollaboration: Bei MLOps wird oft mit funktionsübergreifenden Teams gearbeitet. Die Verbesserung Ihrer Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten wird Ihnen helfen, Erkenntnisse und Anforderungen effektiv zu vermitteln und an ML-Projekten mitzuarbeiten.

10. Kontinuierliches Lernen: Der Bereich der MLOps entwickelt sich ständig weiter. Für ein kontinuierliches Wachstum ist es unabdingbar, mit neuen Tools, Techniken und Fortschritten beim maschinellen Lernen und der Dateninfrastruktur auf dem Laufenden zu bleiben.

Denken Sie daran, dass MLOps ein interdisziplinäres Gebiet ist, das maschinelles Lernen, Software-Engineering und Betriebsabläufe kombiniert. Wenn Sie diese Fähigkeiten erwerben, sind Sie gut gerüstet, um im Bereich MLOps erfolgreich zu sein. ‎