Warum Ihre KI-Projekte stocken: Von DevOps zu MLOps

Einleitung

In den letzten acht Jahren habe ich die rasante Entwicklung der KI aus nächster Nähe verfolgt, ebenso wie die Art, in der Organisationen KI-Projekte angehen. Ich habe die Begeisterung und das Potenzial gesehen, das KI mitbringt. Ich habe aber auch gesehen, wie oft diese Projekte ins Stocken geraten, vor allem, wenn sie wie klassische Softwareentwicklung gesteuert werden. Einer der größten Fehler: nicht zu erkennen, dass KI-Entwicklung einen anderen Ansatz braucht, einen, der über das hinausgeht, was klassisches DevOps leisten kann. Genau hier kommt MLOps ins Spiel.

Wenn Ihre KI-Projekte langsamer vorankommen als gewünscht, sind Sie nicht allein. Viele Organisationen kämpfen damit, und der Grund liegt oft in der Art, wie sie den Entwicklungsprozess steuern. DevOps ist der etablierte Ansatz für klassische Softwareentwicklung. KI bringt jedoch neue Herausforderungen mit sich, die einen Wechsel zu etwas Spezialisierterem erfordern: MLOps.

Sehen wir uns an, warum der Übergang von DevOps zu MLOps so wichtig ist und wie er Ihre KI-Projekte wieder auf Kurs bringen kann.

DevOps: Ein solides Fundament aus Iterationen

DevOps hat die Softwareentwicklung grundlegend verändert. Entwicklung und Betrieb verschmelzen zu einem reibungslosen, iterativen Prozess. So können Teams Software kontinuierlich integrieren, testen und ausliefern, schnell und zuverlässig. Im Kern geht es um kurze, schnelle Zyklen: Sie nehmen eine Änderung vor, testen sie und bringen sie zügig in Produktion.

Teams, die bereits einen soliden DevOps-Prozess haben, fällt der Einstieg in Machine Learning oft leichter. Die iterative, agile Denkweise, die im Zentrum von DevOps steht, ist ein gutes Fundament für die Komplexität der KI-Entwicklung. Wichtig ist aber: Dieses Fundament allein garantiert noch keinen Erfolg.

Die folgende Abbildung zeigt den typischen Projektlebenszyklus im Machine Learning (von nAIxt Technologies)

Die Datendimension: Wo KI die Spielregeln ändert

Anders als bei klassischer Software, wo der Code im Mittelpunkt steht, werden KI-Projekte von Daten getrieben. Qualität und Menge der Daten, mit denen Sie Ihre Modelle trainieren, bestimmen direkt deren Leistung. Ihre Daten müssen also, genau wie Ihr Code, im Lauf der Zeit iteriert, verfeinert und verbessert werden.

Daten sind aber unordentlich. Sie ändern sich ständig, wachsen und entwickeln sich weiter. Wenn Sie mehr Daten sammeln oder Ihre Datensätze verbessern, können sich die Ergebnisse Ihrer KI-Modelle verändern. Das fügt dem Entwicklungsprozess eine ganz neue Ebene hinzu, für die DevOps ursprünglich nicht gemacht war.

Meiner Erfahrung nach stoßen viele KI-Projekte genau hier an ihre Grenzen. Teams, die an klassische DevOps-Praktiken gewöhnt sind, kommen plötzlich mit der Verwaltung von Daten und Modellen nicht mehr hinterher. Das kann den Fortschritt fast zum Stillstand bringen oder, schlimmer noch, zu Projekten führen, die ihre Versprechen nie ganz einlösen.

MLOps: DevOps für KI erweitert

MLOps übernimmt alles, was an DevOps gut ist, und erweitert es um die besonderen Anforderungen der KI-Entwicklung. Man kann es sich als DevOps auf Steroiden vorstellen, mit einem klaren Fokus auf die Verwaltung von Daten, Modellen und dem gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus. Towards Data Science - AI and MLOps Differences

1. Datengetriebene Iterationen: Bei DevOps iterieren Sie über den Code. Bei MLOps iterieren Sie zusätzlich über Daten und Modelle. Jedes Mal, wenn neue Daten hinzukommen oder Sie Ihren Datensatz anpassen, müssen Sie Ihr Modell unter Umständen neu trainieren. Ihre Iterationen drehen sich also nicht nur um Codeänderungen, sondern auch um Datenänderungen. Und genau wie bei DevOps müssen diese Änderungen getestet und validiert werden, um sicherzustellen, dass sie Ihr Modell tatsächlich verbessern.
2. Testen und Validieren – mehr als nur Code: Bei klassischem DevOps stellt das Testen sicher, dass Ihr Code wie erwartet funktioniert. Bei MLOps geht das Testen weiter. Sie testen nicht nur Ihren Code, sondern validieren auch Ihre Daten und die Leistung Ihres Modells. Nach jedem erneuten Training müssen Sie prüfen, ob das Modell die Leistungskennzahlen noch erreicht, auf die es Ihnen ankommt. Falls nicht, müssen Sie die Ursache finden: Vielleicht sind die neuen Daten nicht so gut wie gedacht, oder Ihr Modell braucht ein Fine-Tuning.
3. Alles nachverfolgen: Code, Daten, Modelle und mehr: Eine der großen Stärken von DevOps ist die lückenlose Nachverfolgung. Jede Änderung und jedes Deployment wird protokolliert und ist nachvollziehbar. MLOps geht noch einen Schritt weiter. Sie verfolgen nicht nur Ihre Codeänderungen, sondern führen auch eine detaillierte Historie Ihrer Datenversionen, Trainingsparameter und Modellversionen. Wenn etwas schiefgeht, können Sie das Problem so auf einen bestimmten Datensatz oder einen bestimmten Trainingslauf zurückführen. Das erleichtert Diagnose und Behebung.
4. Continuous Training und Monitoring: Bei DevOps stehen Continuous Integration und Continuous Deployment (CI/CD) im Mittelpunkt. MLOps ergänzt eine weitere Ebene: Continuous Training (CT). Da Ihre Modelle bei neuen Daten unter Umständen neu trainiert werden müssen, brauchen Sie ein System, das dies ohne großen Engpass bewältigt. Außerdem müssen Sie Ihre Modelle im Produktivbetrieb überwachen, nicht nur auf Systemzustand, sondern auch auf Leistung, Genauigkeit und sogar Fairness. Lässt etwas nach, müssen Sie bereit sein, neu zu trainieren oder nachzusteuern.

Wie komplex das ist, zeigt OpenAI Spinning Up, einen Machine-Learning-Ansatz, bei dem Agenten durch Versuch und Irrtum lernen, Aufgaben zu lösen.

Die Rolle der Führung: Die Komplexität von KI verstehen

Selbst wenn Ihr Team ein solides DevOps-Fundament hat, ist es entscheidend, dass Führung und Management verstehen: KI-Entwicklung ist von Natur aus komplexer. Bei KI geht es nicht nur darum, Code zu schreiben und auszuliefern. Es geht darum, Daten zu verwalten und weiterzuentwickeln, die Genauigkeit der Modelle über die Zeit zu sichern und mit der Unvorhersehbarkeit von Machine-Learning-Ergebnissen umzugehen.

Teamleiter und Management müssen sich dieser Komplexität bewusst sein und ihre Teams mit den richtigen Ressourcen, Tools und der richtigen Haltung unterstützen. Das kann bedeuten, in spezialisierte Schulungen zu investieren, neue Tools für MLOps-Praktiken einzuführen oder den Teams schlicht Zeit und Raum zu geben, an Modellen und Daten zu iterieren, ohne sie in die Produktion zu drängen. Führungskräfte sollten ihren Teamleitern und Managern unbedingt vermitteln, wie sich die Softwareentwicklung verändert hat. KI-Weiterbildung für Führungskräfte von nAIxt

Fazit

KI-Entwicklung unterscheidet sich von klassischer Softwareentwicklung, und dieser Unterschied erfordert den Wechsel von DevOps zu MLOps. MLOps baut auf dem soliden Fundament von DevOps auf und hilft Ihnen, die zusätzliche Komplexität von KI-Projekten zu beherrschen. So greifen Daten, Modelle und Code reibungslos ineinander.

In meinen Jahren mit KI-Projekten habe ich selbst erlebt, wie entscheidend dieser Übergang ist. Teams mit solidem DevOps-Hintergrund fällt der Einstieg in Machine Learning tatsächlich leichter, eine Erfolgsgarantie ist das aber nicht. Die Führung muss sich der zusätzlichen Komplexität bewusst sein, die KI mit sich bringt, und ihre Teams durch den Übergang begleiten. Wenn Ihre KI-Projekte feststecken oder langsamer vorankommen als gewünscht, ist es vielleicht Zeit für den Wechsel zu MLOps. Mit den richtigen Praktiken sind Sie besser gerüstet, die besonderen Herausforderungen von KI zu meistern und Ihre Projekte auf Erfolgskurs zu halten.

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