Sieben MLOps Mythen, die die Verantwortlichen vor dem Einsatz ihrer KI-Projekte kennen sollten

Mythos 5: Modelle können sofort korrigiert werden

Fehlverhalten, oder gar ein “Totalausfall” eines Modells sind zu Beginn der Modellentwicklung bekanntermaßen keine Seltenheit, und auch im produktiven Betrieb mit MLOps nicht immer vermeidbar  – häufig entstehen sie aufgrund von beispielsweise Änderungen in einem vorgelagerten System, Datenänderungen oder auch Drifts. Da Modelle oftmals nicht einfach repariert werden können, ist bei der Umsetzung von MLOps Projekten ein Plan für einen solchen Fall notwendig.  Dieser soll im Falle eines Ausfalls eingesetzt werden und  so den Betrieb aufrechterhalten. Ein Plan kann dabei darin bestehen, Ersatzmodelle bereitzuhalten, die zur Überbrückung eingesetzt werden können. Außerdem muss eine Möglichkeit geschaffen werden, Modelle mit entsprechenden Tools zu reparieren und aktualisieren, ohne die nachgelagerten Dienste zu unterbrechen.

Mythos 6: Produktionsteams müssen ML Projekte nicht verstehen

Ein häufiger Irrglaube ist, dass die Teams, die operative Verantwortung für ein Modell tragen die entwickelten Modelle einfach übernehmen und in die Produktion überführen können, ohne den Zweck und den Prozess des Projekts wirklich zu verstehen. Allerdings können ​​Modelle nicht einfach ohne kontextbezogenes Wissen über ihr Design und ihren geplanten Betrieb eingesetzt werden. Wird so gearbeitet, können Fehleinschätzungen des Einsatzteams Anomalien im Modellverhalten hervorrufen und sogar zu unerwünschten Verzerrungen im System führen. Produktionsteams, die das zugrundeliegende Verhalten und die Erwartungen an ein Modell kennen, sind besser in der Lage, Probleme zu beheben und Modelle einzusetzen, die sich wie erwartet verhalten. Allein aus diesem Grund wird empfohlen, dass MLOps-Teams Zugang zu Tools haben, die automatisch eine umfangreiche Modelldokumentation erstellen. Kurzgesagt: MLOps ist ein Teamsport – und schon früh gemeinsam “trainieren” ermöglicht es, Wissen zu teilen und langfristigen Erfolg zu sichern.

Mythos 7: Mit MLOps ist KI-Governance überflüssig

Oft wird angenommen, dass MLOps ein Ersatz für jegliche KI-Governance sind. Zwar überwachen sowohl MLOps als auch KI Governance den Betrieb von Projekten in Produktionsumgebungen, dennoch decken sie unterschiedliche Funktionen ab, die sich nicht überschneiden. MLOps konzentrieren sich auf die Spezifikation und Nutzung von Service-Levels, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern. KI Governance ist hingegen für das Risikomanagement und die Sicherstellung der Compliance verantwortlich. Sowohl MLOps als auch KI-Governance-Teams wollen “gesunde” und gewinnbringende Projekte, aber die beiden Ansätze sind völlig unterschiedlich. AI-Governance ist also durch den Einsatz von MLOps nicht redundant, da es sich um zwei für das Unternehmen einzigartige und wesentliche Funktionen handelt, die sich im Wert für Unternehmen ergänzen.

Skalierbare Projekte durch MLOps

Bei der Umsetzung KI-gestützter Projekte liefern MLOps einen großen Mehrwert, indem sie Echtzeit-Einsichten zur Verfügung stellen. ML-Prozesse werden einfacher, skalierbarer, zuverlässiger und weniger riskant – und damit insgesamt kostengünstiger. Durch die Einbeziehung aller Aspekte von der Planung, Entwicklung, Erstellung, Prüfung, Freigabe, Bereitstellung und dem Betrieb bis hin zur Überwachung stellen MLOps sicher, dass Unternehmen ihre vorhandenen maschinellen Lernressourcen besser nutzen. Außerdem können neue Projekte auf einfache und kontrollierte Weise erstellt und verwaltet werden. Verschiedene Plattformen unterstützen bei der Umsetzung, indem sie den gesamten Lebenszyklus eines Projekts kontinuierlich begleiten. Sie überwachen Metriken, Daten-Pipelines und Datendrifts und ermöglichen es Teams, bei Problemen zu handeln. So werden MLOps Projekte strukturierter und übersichtlich und somit auch skalierbarer.