Die Entstehung von MLOps
MLOps entstand an der Nahtstelle von DevOps, Data Engineering und dem Bereich des maschinellen Lernens. Es stellt eine Evolution dar, die darauf abzielt, die besonderen Herausforderungen bei der Entwicklung und dem Betrieb von Machine-Learning-Systemen zu bewältigen.
ML-Systeme zeichnen sich durch einen experimentellen Charakter und eine größere Komplexität aus. Sie bestehen aus einer Vielzahl von Komponenten, was ihre Konstruktion und Wartung anspruchsvoller gestaltet.
Wer sich mit maschinellem Lernen oder Deep Learning auseinandergesetzt hat, ist wahrscheinlich schon auf den Begriff MLOps gestoßen. Die Bedeutung dieser Disziplin wächst stetig.
Ähnlich wie DevOps stellt Machine Learning Operations (MLOps) den nächsten bedeutenden Schritt für moderne Unternehmen dar. Es handelt sich um eine Weiterentwicklung, die sich an den spezifischen Anforderungen des maschinellen Lernens orientiert.
Obwohl MLOps konzeptionell mit DevOps verwandt ist, unterscheidet sich die praktische Umsetzung erheblich. Dies liegt an den Besonderheiten der ML-Prozesse.
Es wird ein enormes Wachstum für MLOps erwartet. Prognosen gehen von einem Marktvolumen von 4 Milliarden US-Dollar bis Ende 2025 aus. Dieses Wachstum unterstreicht die Bedeutung dieser Disziplin.
Angesichts dieser steigenden Nachfrage, suchen viele Interessenten nach geeigneten MLOps-Kursen. Das Ziel ist, einen besseren Einblick in die Praxis dieser Operationsmethoden zu erhalten.
Für alle, die sich mit MLOps beschäftigen möchten, wollen wir im Folgenden zunächst klären, was MLOps eigentlich ist. Danach stellen wir eine Auswahl der 9 besten MLOps-Kurse vor, die beim Lernen und der Beherrschung dieser Disziplin helfen.
Was verbirgt sich hinter dem Begriff MLOps?
MLOps fungiert als ein verbindendes Element, das die Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen Datenwissenschaftlern und Betriebsspezialisten ermöglicht. Dazu bedient man sich einer Reihe von speziellen Techniken.
Die Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning in umfangreichen Produktionsumgebungen kann durch MLOps automatisiert werden. Ziel ist dabei die Verbesserung der Qualität und die Optimierung des gesamten Verwaltungsprozesses. MLOps vereinfacht zudem die Anpassung von Modellen an unternehmerische Anforderungen und regulatorische Standards.
Dank MLOps ist es möglich, leistungsstarke ML-Anwendungen kontinuierlich und in großem Maßstab in die Produktion zu überführen. ML erfordert einen neuen Lebenszyklus, der neben den bestehenden SDLC- und CI/CD-Prozessen entsteht. Dies führt zu effizienteren Arbeitsabläufen und verbesserten Ergebnissen.
Die verschiedenen Phasen von MLOps umfassen:
- Datenanalyse
- Datentransformation und -vorbereitung
- Modellschulung und -entwicklung
- Modellvalidierung
Um in MLOps erfolgreich zu sein, sind umfassende Kenntnisse erforderlich. Ein MLOps-Spezialisierungskurs kann diese Kenntnisse zugänglicher machen.
Warum sollte man einen MLOps-Spezialisierungskurs in Erwägung ziehen?
Im Gegensatz zu traditioneller Software basiert das maschinelle Lernen auf Daten als Grundlage aller Programme. Der Schwerpunkt des Codedesigns liegt auf der Pflege und Aufbereitung der Daten anstelle der Anwendungsfunktionalität selbst. ML ist zudem ein dynamisches System mit offenem Regelkreis.
Die eigentliche Aufgabe beginnt erst, wenn die Modelle in Betrieb genommen werden. Produktionsmodelle müssen aufgrund sich ändernder Datensignale kontinuierlich überwacht, neu trainiert und bereitgestellt werden. Dies ist notwendig, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Der Einsatz von maschinellem Lernen erfordert häufiger zusätzliche Kompetenzen in technischen Bereichen wie Softwareentwicklung und DevOps.
Ein typischer MLOps-Kurs verbindet die grundlegenden Ideen des maschinellen Lernens mit praktischem Wissen aus der modernen Softwareentwicklung. Hierdurch werden die Teilnehmer befähigt, maschinelles Lernen für die Produktion zu entwickeln.
Teilnehmer lernen die Potenziale, Schwierigkeiten und Auswirkungen des Machine Learning Engineering in verschiedenen Phasen der Entwicklung und Produktion kennen. Nach Abschluss des Kurses sind sie in der Lage, innovative KI-Lösungen zu entwerfen und reale Probleme zu lösen. Zudem werden die Teilnehmer auf Folgendes vorbereitet:
- Erstellung eines vollständigen ML-Produktionssystems, einschließlich Projektplanung, Datenanforderungen, Modellierungstechniken und Bereitstellung
- Entwicklung eines Basismodells, Behebung von Abweichungen und Erstellung eines Prototyps
- Entwurf von Datenpipelines zur Erfassung, Bereinigung und Validierung von Datensätzen
- Einsatz von TensorFlow Extended für Feature Engineering, Transformation und Auswahl
- Verwendung von Tools für Datenherkunft und -abstammung, Entwicklung eines Datenlebenszyklus und Nutzung von Geschäftsdatenschemata zur Verfolgung der Datenentwicklung
Teilnehmer von Online-MLOps-Kursen erhalten häufig auch ein sogenanntes MLOps ZoomCamp, in dem sie Lösungen zu verschiedenen Aufgaben erarbeiten können. Dies beinhaltet Einführungen, Implementierungen, Best Practices, Projekte usw.
Bedeutung von MLOps für die berufliche Entwicklung
Im Bereich der Datenwissenschaft herrscht ein starker Wettbewerb. Jedes Jahr entscheiden sich zahlreiche Studenten für dieses Studienfach, da es hervorragende berufliche Perspektiven bietet.
Obwohl MLOps weniger bekannt ist als Data Science, sind die Gehaltsaussichten vergleichbar. Ein Data Scientist in den USA verdient ein durchschnittliches Grundgehalt von 119.000 US-Dollar, während MLOps-Ingenieure in der Regel etwa 90.529 US-Dollar verdienen.
MLOps kann Unternehmen jeder Größe helfen, effektive Strategien zu entwickeln, zu verwalten und in der Zukunft erfolgreich zu sein. Infolge dessen nimmt die Bedeutung dieser Technologie weiter zu, da Daten und Technologie stets neue Dimensionen erreichen.
Als MLOps-Ingenieur sind Sie mit verschiedenen Aufgaben betraut, wie zum Beispiel der Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen und deren Einsatz in der Produktion. Um das Modell nutzen zu können, müssen Sie in der Lage sein, den zugrunde liegenden Algorithmus für maschinelles Lernen zu verstehen.
Wie funktioniert ein MLOps-Spezialisierungskurs?
MLOps-Spezialisierungskurse vermitteln den Lernenden sowohl praktische als auch theoretische Kenntnisse. Der Ablauf der Kursteilnahme ist wie folgt:
Anmeldung
Nach der Auswahl des passenden Kurses, können Sie sich direkt für einen Online-MLOps-Spezialisierungskurs anmelden. Nach der Anmeldung werden Sie als registriertes Mitglied geführt.
Das Besondere daran ist, dass Sie einen Kurs jederzeit beenden, Ihr Studium unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen können. Sie erhalten außerdem ein Dashboard, in dem alle Kursanmeldungen und Fortschritte visualisiert werden.
Durchführung eines praktischen Projekts
Jede Spezialisierung beinhaltet ein praktisches Projekt, das für den Abschluss des Kurses und den Erhalt des Zertifikats erforderlich ist. Vor Beginn dieses Projekts müssen alle anderen Kursmodule absolviert werden, um über das erforderliche Fachwissen zu verfügen.
Erhalt des Zertifikats
Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses erhalten Sie ein Zertifikat. Dieses können Sie potenziellen Arbeitgebern vorlegen und so Ihre Chancen auf eine Anstellung erhöhen.
Im Folgenden werden einige der besten MLOps-Kurse vorgestellt.
MLOps-Grundlagen: CI/CD/CT-Pipelines von ML: Udemy
Dieser Udemy-Kurs vermittelt die Grundlagen von MLOps und erklärt, wie MLOps Probleme des traditionellen ML löst. Gleichzeitig werden die Anpassungsfähigkeit und Automatisierung des ML-Prozesses verbessert.
Der Kurs behandelt:
- Die Standards und Werte, die MLOps zugrunde liegen
- Pipelines für Continuous Delivery, Continuous Training und Continuous Integration in MLOps
- Verschiedene Reifegrade von MLOps
- Vergleiche von MLOps-Plattformen und -Tool-Stacks
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, DevOps-Ingenieure und andere Fachleute, die das MLOps-Konzept erlernen möchten.
Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen: Udemy
In diesem Kurs von Udemy lernen Sie, wie Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen von der Forschungsphase in eine vollständig integrierte Lösung überführen. Der Kurs erklärt die Modellbereitstellung und ihren Nutzen für Ihre Karriere.
Sie lernen jede Phase der Modellerstellung in der Forschungsumgebung, wie Sie Jupyter-Notebooks in Produktionscode umwandeln, Pakete codieren, diese in einer API veröffentlichen und Continuous Delivery integrieren. Dies alles geschieht anhand von Videolektionen.
Der Trainer erläutert die Idee der Reproduzierbarkeit, ihre Bedeutung und den Einsatz von Versionsverwaltung, Code-Repositories und Docker zur Maximierung der Reproduzierbarkeit während der Bereitstellung. Zudem lernen Sie den Prozess der Bereitstellung eines Modells von einem Jupyter-Notebook auf Cloud-Plattformen und -Infrastrukturen unter Berücksichtigung von CI/CD.
Dieser Kurs ist ideal für:
- Datenwissenschaftler, die ihr erstes Modell für maschinelles Lernen verwenden möchten
- Datenwissenschaftler, die sich mit der Modellbereitstellung vertraut machen möchten
- Personen aus der Softwareentwicklung, die sich dem maschinellen Lernen zuwenden möchten
MLOps-Grundlagen: Coursera
Dieser Coursera-Kurs vermittelt Kenntnisse über MLOps-Tools, die in Google Cloud zur Installation, Bewertung, zum Betrieb und zur Überwachung von Produktions-ML-Systemen eingesetzt werden.
Zusätzlich werden die Themen Bereitstellung, Prüfung, Überwachung und Automatisierung von ML-Systemen behandelt. ML-Experten lernen Tools zur Modellbewertung und kontinuierlichen Weiterentwicklung einzusetzen. Sie arbeiten mit Datenwissenschaftlern zusammen, die Modelle entwickeln, um die Bereitstellung leistungsstarker Modelle zu beschleunigen.
Was wird vermittelt?
- Implementierung der wesentlichen Technologien für effektive MLOps
- Anwendung effektiver CI/CD-Verfahren im Umgang mit ML-Systemen
- Konfiguration und Einrichtung von Google Cloud-Umgebungen für zuverlässige und effiziente MLOps
- Implementierung von Workflows für Training und Inferenz, die zuverlässig und reproduzierbar sind
MLOps-Spezialisierung: Coursera
Der MLOps Coursera-Kurs behandelt grundlegende Ideen für maschinelles Lernen und das praktische Wissen über moderne Softwareentwicklungs- und Engineering-Rollen. Ziel ist die Schaffung von Machine Learning Engineering für die Produktion.
Der Kurs deckt verschiedene Bereiche ab, darunter die Konzeption, Erstellung und Wartung von integrierten Systemen, die kontinuierlich in der Produktion laufen. Er lehrt, wie Produktionssysteme sich ständig ändernde Daten verwalten müssen, im Gegensatz zur typischen Modellierung im maschinellen Lernen.
Was wird vermittelt?
- Erstellung eines vollständigen ML-Produktionssystems, einschließlich Projektplanung, Datenanforderungen, Modellierungstechniken und Bereitstellung
- Erstellung eines Basismodells, Behebung von Abweichungen und Erstellung eines Prototyps für eine produktionsreife Anwendung für maschinelles Lernen
- Einsatz von TensorFlow Extended zur Durchführung von Engineering und Transformation
- Verwendung von Tools für Datenherkunft und -abstammung, Entwicklung eines Datenlebenszyklus und Verwendung von Geschäftsdatenschemata zur Verfolgung der Datenentwicklung
MLOps-Zertifizierungsschulung: CloudxLab
CloudxLab bietet diesen MLOps-Zertifizierungsschulungskurs an. Er vermittelt die Methoden, Fähigkeiten und praktischen Kenntnisse, die für die Entwicklung, Implementierung und Überwachung von Modellen für maschinelles Lernen erforderlich sind.
Nach dem Training eines Modells besteht die nächste Herausforderung darin, es in der Produktion bereitzustellen und zu skalieren, sodass mehr Nutzer es verwenden können. Durch den experimentellen Lernprozess erlernen Sie den effizienten Umgang mit den benötigten Tools und Ansätzen.
Das Verständnis von maschinellem Lernen und fundierte Lernideen sind entscheidend, aber Sie müssen auch über solide Fachkenntnisse mit produktionstechnischen Fähigkeiten verfügen. Dieser Kurs befasst sich neben der Entwicklung von Erfahrungen mit DevOps-Technologien auch intensiv mit maschinellem Lernen und Deep-Learning-Methoden. Nach Abschluss des Kurses lernen die Studierenden:
- Erstellung eines maschinellen Lernsystems von Anfang bis Ende
- Umfang des Projekts, Datenanforderungen, Modellierung und Bereitstellung
- Erstellung von Pipelines zur Verbesserung des Modelltrainingsverfahrens
- Lösen geschäftlicher Herausforderungen mit verschiedenen Techniken für maschinelles Lernen und Deep Learning
- Einsatz von Spark MLlib für das verteilte Modelltraining
- Nutzung von CI/CD-Pipelines zur Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen
Zertifizierte MLOps-Kursschulung: 360 DigiTMG
Dieser MLOps-Kurs behandelt die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in großem Maßstab. Der Kurs entstand aufgrund von Unzufriedenheit bei der Arbeit an Beratungsprojekten und dem Versuch, Projekte für maschinelles Lernen in realen Umgebungen umzusetzen.
ML-Ingenieure stehen vor verschiedenen Herausforderungen, wie der „Operationalisierung“ und „Produktionalisierung“ des Codes. Die schnelle und effektive Bereitstellung von ML-Modellen stellt für viele Ingenieure eine große Herausforderung dar, da es keine etablierte Plattform oder eine Reihe von Empfehlungen gibt, wie bei anderen Softwareentwicklungsprojekten.
In diesem Kurs lernen Sie:
- Die Nachfrage nach MLOps im Bereich der Datenwissenschaft
- Mehr über Docker und die Vorteile der Containerisierung
- Mehr über TensorFlow Extended (TFX) und seine Komponenten
MLOps-Engineering auf AWS
Dieser MLOps-Kurs von AWS hilft Ihnen, Verfahren im DevOps-Stil zu lernen und anzuwenden, während Sie ML-Modelle mithilfe von MLOps Engineering on AWS trainieren und bereitstellen.
Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie in einem Team arbeiten und Tools, Automatisierung, Verfahren und Teamarbeit einsetzen, um Entwickler, Betriebsmitarbeiter, DevOps-Ingenieure und ML-Datenplattform-Ingenieure zu unterstützen, die für die Operationalisierung von ML-Modellen verantwortlich sind.
Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, einen MLOps-Aktionsplan für Ihr Unternehmen zu erstellen. Dies ermöglicht Ihnen, das Erlernte in die Praxis umzusetzen.
Professionelles Zertifikat in MLOps mit AWS: EdX
Dieser EdX-Kurs ist eine weitere gute Option für ML-Interessierte. Im Kurs Machine Learning Operations with Amazon Web Services lernen Sie, Data Engineering- und Data Science-Fähigkeiten zu integrieren, um Modelle für maschinelles Lernen bereitzustellen.
Der größte Teil der Arbeit bei der Implementierung von KI-Modellen betrifft nicht die Modellentwicklung selbst. Der Lehrplan führt Sie in die Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und die Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen ein, die aus Daten lernen und Vorhersagen erstellen können. Dieses Verfahren ist in der Regel automatisiert. Daher sind MLOps- und KI-Engineering-Expertise erforderlich.
Zudem unterstützt Sie der Kurs bei der Konstruktion der Pipeline zur Überwachung verschiedener Betriebspunkte, wie z. B. der eingehenden Daten und der Entscheidungsausgaben.
MLOps-Kurszertifizierung: igmGuru
Dieser MLOps-Kurs von igmGuru zielt darauf ab, die Teilnehmer darin zu schulen, Modelle für maschinelles Lernen für die Massenproduktion zu entwickeln.
Die Teilnehmer erhalten eine verbesserte Schulung im Umgang mit verschiedenen Tools und Produktionstechniken für maschinelles Lernen. Der Kurs bietet die notwendigen Grundlagen in MLOps, um die für eine erfolgreiche Karriere im Bereich KI erforderlichen Fachkenntnisse zu entwickeln.
MLOps-Grundlagen: PluralSight
Dieser Kurs von PluralSight konzentriert sich auf die Vermittlung von fundierten Kenntnissen über Standardpraktiken des maschinellen Lernens für die Bereitstellung, Bewertung, Überwachung und den Betrieb von ML-integrierten Systemen.
Während des Kurses werden den Teilnehmern verschiedene Werkzeuge für maschinelles Lernen vorgestellt. Neben dem Verständnis der Verwendung dieser Tools lernen die Teilnehmer auch Standardansätze kennen. Der Kurs unterstützt Fachleute bei der Integration eines ML-Systems in einen Geschäftsprozess.
Darüber hinaus werden die Teilnehmer lernen, das ML-System zu testen und zu überwachen, um seine Leistung zu verbessern und technische Störungen zu beheben. PluralSight bietet eine kostenlose Testversion dieses Online-Kurses an. Bei Gefallen kann die Premium-Version erworben werden. Die kostenlose Testversion gilt für zehn Tage und umfasst nur den Einführungsteil des Kurses.
Fazit
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Spitzentechnologie, die Maschinen intelligenter macht und Entscheidungen selbst treffen lässt. In der Vergangenheit arbeiteten Maschinen nach menschlichen Eingaben. Ein ML-integriertes System kann jedoch ohne menschliches Eingreifen selbstständig arbeiten und seine Leistung im Laufe der Zeit durch die Analyse von Daten verbessern.
Wenn Sie in den Bereich der Datenwissenschaft einsteigen möchten, ist das Erlernen von ML Operations (MLOps) unerlässlich. Durch einen MLOps-Kurs können Sie die Grundlagen von ML-Operationen erlernen, Ihre Zweifel und Missverständnisse ausräumen, Ihren Traumjob finden und eine attraktive Vergütung erzielen.
Wählen Sie also einen passenden MLOps-Kurs aus der obigen Liste aus, melden Sie sich an und beginnen Sie mit dem Lernen.