Machine Learning Operations (MLOps) rücken für viele Data-Leader und -Praktiker ins Zentrum – das Interesse ist in den vergangenen zwei Jahren stark gestiegen. Der rasante Aufschwung hat einen klaren Auslöser: Viele Unternehmen stellen fest, dass Investitionen in Machine Learning und KI nicht den versprochenen Return on Investment liefern.
2019 berichtete VentureBeat, dass nur 13% der Machine-Learning-Modelle den Sprung in die Produktion schaffen. Eine aktuelle Umfrage von KDNuggets deutet zwar 2022 auf Besserung hin, dennoch nannten 35% der Befragten weiterhin technische Hürden, die die Bereitstellung ihrer Modelle verhindern.
McKinseys State of AI 2021 zeigt, dass die KI-Einführung von 50% (2020) auf 56% gestiegen ist. Je stärker Unternehmen in ML-Systeme und Talente investieren, desto klarer wird: Modelle müssen effizient bereitgestellt und wertstiftend genutzt werden. Genau hier setzt MLOps an. Unternehmen, die MLOps erfolgreich etablieren, sehen bessere Renditen auf ihre Investitionen. Mit MLOps verkürzen Datenteams die Zeit vom Prototyp bis zur Entwicklung und produktiven Bereitstellung deutlich.
Ziel von MLOps ist es, Technologie und organisatorischen Wandel zu verbinden, um Software-Engineering-Prinzipien auf Machine Learning anzuwenden. Wird ML als Ingenieursdisziplin verstanden, führt das zu einem geradlinigeren Weg in die Produktion – und zu langlebigeren Modellen im Betrieb.
In diesem Beitrag klären wir, was MLOps ist, warum es wichtig ist, und stellen fünf Leitprinzipien für eine erfolgreiche MLOps-Praxis vor.
Was ist MLOps?
MLOps lässt sich am besten als „eine Kombination aus Tools, Praktiken, Techniken und Kultur beschreiben, die eine verlässliche und skalierbare Bereitstellung von Machine-Learning-Systemen sicherstellt“. MLOps übernimmt Best Practices aus dem Software-Engineering – etwa Automatisierung und automatisierte Tests, Versionskontrolle, agile Prinzipien und Datenmanagement – um technische Schulden zu reduzieren.
Technische Schulden beschreiben im Software-Engineering die „Schuld“, die durch schnelle Entwicklung ohne saubere Automatisierung, Dokumentation oder Unit-Tests entsteht und später „abbezahlt“ werden muss. Kurz gesagt: Teams nehmen Schulden in die Zukunft mit, wenn sie heute keine Best Practices anwenden.
Machine-Learning-Systeme können hohe technische Schulden aufbauen, denn die von Data Scientists entwickelten Modelle sind nur ein kleiner Teil eines größeren Systems – bestehend aus Infrastruktur, Modellüberwachung, Feature-Speichern und vielen weiteren Bausteinen.
Was MLOps besonders macht
Die auf die Reduzierung technischer Schulden abzielenden Best Practices im Software-Engineering werden oft unter DevOps zusammengefasst. DevOps verbindet die Entwicklungsaktivitäten – Code schreiben, versionieren, testen – mit den IT-Operations wie Release, Deployment und Monitoring.
Die zwei Grundprinzipien von DevOps sind Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD).
- Continuous Integration (CI): Neue Codeänderungen werden regelmäßig gebaut, getestet und in ein gemeinsames Repository gemergt.
- Continuous Delivery (CD): Alle Änderungen an einer Anwendung werden automatisch getestet und in ein Repository hochgeladen, von wo aus sie in produktive Umgebungen ausgerollt werden können.
Die Produktionseinführung und das Skalieren von ML-Systemen bringen zusätzliche Komplexität. Software-Engineering zielt vor allem auf klar definierte Lösungen mit präzisen Ein- und Ausgaben. Machine-Learning-Systeme hingegen basieren auf Realweltdaten, die statistisch modelliert werden. Dadurch entstehen weitere Anforderungen, unter anderem:
- Daten: ML arbeitet mit hochkomplexen Eingabedaten. Diese müssen transformiert werden, damit Modelle sinnvolle Vorhersagen liefern.
- Modellierung: Die Entwicklung von ML-Systemen erfordert Experimente. Für effizientes Experimentieren ist es entscheidend, Datenänderungen und Parameter jeder Versuchsrunde zu protokollieren.
- Tests: Über Unit-Tests hinaus benötigen ML-Systeme komplexere Tests für Daten und Modellleistung. Beispiel: Prüfen, ob neue Eingabedaten ähnliche statistische Eigenschaften wie die Trainingsdaten haben.
- Model Drift: Die Performance von ML-Modellen nimmt mit der Zeit ab. Hauptursachen sind zwei Effekte: Concept Drift, bei dem sich die Eigenschaften des Zielwerts ändern. Ein Beispiel sind die Lockdowns während COVID‑19, als Händler unerwartete Nachfragespitzen etwa bei Toilettenpapier sahen. Wie reagiert ein auf „normalen“ Daten trainiertes Modell darauf? Data Drift wiederum liegt vor, wenn sich die Eigenschaften der Eingangsvariablen verändern – z. B. durch Saisonalität, verändertes Konsumverhalten oder neue Produkte.
- Continuous Training: Um Model Drift entgegenzuwirken, müssen ML-Modelle mit neuen Daten regelmäßig neu trainiert werden.
- Pipelinemanagement: Daten durchlaufen vor dem Einsatz im Modell verschiedene Transformationsschritte und sollten vor und nach dem Training regelmäßig getestet werden. Pipelines verbinden diese Schritte, damit sie effizient überwacht und gewartet werden können.
5 Prinzipien für erfolgreiche MLOps
MLOps einzuführen ist mehr als einen neuen SaaS-Anbieter zu beauftragen oder zusätzliche Cloud-Ressourcen zu starten. Es braucht sorgfältige Planung und ein abgestimmtes Vorgehen über Teams und Abteilungen hinweg. Hier sind fünf Prinzipien für eine erfolgreiche MLOps-Implementierung:
Verstehe deinen MLOps-Reifegrad
Führende Cloud-Anbieter wie Microsoft und Google betrachten MLOps anhand eines Reifegradmodells. Grund ist, dass MLOps organisatorischen Wandel und moderne Arbeitsweisen erfordert – und das entwickelt sich nur über die Zeit, wenn Systeme und Prozesse des Unternehmens reifen.
Für eine erfolgreiche Einführung braucht es eine ehrliche Bestandsaufnahme des eigenen MLOps-Reifegrads. Darauf aufbauend lässt sich gezielt planen, mit welchen Maßnahmen die nächste Stufe erreicht werden kann – etwa durch Prozessänderungen wie DevOps fürs Deployment oder gezielte Neueinstellungen.
Ebenso wichtig ist zu verstehen, wie Reifegrade helfen, MLOps-Initiativen zu priorisieren. Ein Feature Store beispielsweise ist ein zentrales Repository, das häufig genutzte Features für ML bündelt. Das lohnt sich vor allem für datenreife Organisationen mit vielen verteilten Datenteams, die einheitliche Features nutzen und Dopplungen vermeiden müssen. Hat ein Unternehmen nur wenige Data Scientists, ist ein Feature Store wahrscheinlich nicht die beste Investition.
Mit einem Reifegradmodell entwickeln sich Teams, Prozesse und Tech-Stack gemeinsam weiter. Es ermöglicht iteratives Vorgehen und ein Testen von Tools vor der breiten Einführung.
Setze auf Automatisierung in deinen Prozessen
Automatisierung und Reifegrad gehen Hand in Hand. Je weitergehender und breiter Automatisierung umgesetzt ist, desto schneller steigt der MLOps-Reifegrad. Ohne MLOps werden viele Aufgaben im ML-Lebenszyklus manuell erledigt – etwa Datenbereinigung und -transformation, Feature Engineering, das Aufteilen in Trainings- und Testdaten oder das Schreiben des Trainingscodes. Manuelle Schritte erhöhen die Fehleranfälligkeit und kosten Zeit, die besser in Experimente fließt.
Ein gutes Beispiel ist kontinuierliches Retraining: Datenteams richten Pipelines für Datenaufnahme, Validierung, Experimentieren, Feature Engineering, Modultests und mehr ein. Als früher Baustein der ML-Automatisierung hilft kontinuierliches Retraining, Model Drift zu vermeiden.
Pipelines in MLOps unterscheiden sich nicht grundsätzlich von denen im Data Engineering oder DevOps. Eine ML-Pipeline ist eine Abfolge von Schritten, die den Datenfluss in ein Modell hinein und wieder heraus orchestriert.
Zur Veranschaulichung: Angenommen, Data Scientists haben Teile der Datenauszüge noch manuell erstellt, konnten aber Validierung, Datenaufbereitung, Modelltraining und -evaluation automatisieren. Diese Pipeline lässt sich später in der Produktion wiederverwenden, um Vorhersagen auf neuen Daten zu erzeugen.
Priorisiere Experimentieren und Tracking
Experimentieren ist der Kern des ML-Lebenszyklus. Data Scientists testen Datensätze, Features, Modelle und zugehörige Hyperparameter. Es gibt viele „Stellschrauben“. Um die richtige Kombination zu finden, ist es essenziell, jede Iteration sauber zu tracken.
In klassischen Notebook-Workflows werden Parameter und Details oft manuell festgehalten. Das führt zu inkonsistenten Prozessen und erhöht das Fehlerrisiko. Zudem kostet manuelle Ausführung Zeit und bremst schnelle Experimente.
Git ist zwar Standard für Code-Versionierung, für die vielen ML-Experimente eignet es sich jedoch nur begrenzt. Hier helfen Model Registries: zentrale Orte, an denen Data Scientists Modelle ablegen, Performance tracken und Änderungen nachvollziehen.
Sauberes Experiment-Tracking ermöglicht das Rollback von Modellen bei Bedarf und verbessert das Auditing insgesamt. Es nimmt Data Scientists viel manuellen Aufwand ab – mehr Zeit fürs Experimentieren, bessere Reproduzierbarkeit der Ergebnisse durch Versionierung und Nachverfolgbarkeit.
Denke über CI/CD hinaus
CI/CD stammt aus dem DevOps-Kontext, ist aber ebenso ein zentrales Element reifer MLOps.
- Übertragen auf MLOps wird automatisiertes Testen und Validieren von Code auf Daten und Modelle ausgeweitet.
- CD-Konzepte gelten für Pipelines und Modelle, wenn sie neu trainiert und bereitgestellt werden.
Darüber hinaus sind weitere „Continuous“-Konzepte relevant:
- Continuous Training (CT): Wie beschrieben, ermöglicht wachsende Automatisierung das Retraining, sobald neue Daten vorliegen.
- Continuous Monitoring (CM): Ein weiterer Grund fürs Retraining ist abnehmende Performance. Außerdem muss klar sein, ob Modelle weiterhin businessrelevanten Wert liefern.
Die Verbindung von Continuous-Konzepten mit automatisierten Tests ermöglicht schnelles Experimentieren und minimiert Fehler im großen Maßstab. Gelingt die Umsetzung aller vier Continuous-Bausteine, sinkt zudem die Time-to-Deployment drastisch.
Denken wir an die Beispiel-Pipeline aus dem Automatisierungsabschnitt: Mit CI/CD wird der Code in einem Repository versioniert. Entsprechend CI laufen automatisierte Unit-Tests – etwa Prüfungen der konstruierten Features, Checks auf fehlende Werte oder Tests auf Overfitting. Die einzelnen Pipeline-Komponenten werden validiert und bereitgestellt, wobei Kompatibilität und Rechenanforderungen geprüft und erfüllt werden. Diese Automatisierung erlaubt schnelle neue Deployments und versetzt Unternehmen in die Lage, zügig auf externe Veränderungen zu reagieren.
Fördere organisatorischen Wandel
Mit wachsender MLOps-Reife muss auch die Organisation nachziehen. Prozesse sollten die Zusammenarbeit zwischen Teams fördern und Silos abbauen. Manchmal ist auch eine Umstrukturierung nötig, um eine konsistente MLOps-Reife zu ermöglichen. Das Reifegradmodell von Microsoft beschreibt, wie sich das Verhalten der Menschen mit steigendem Reifegrad verändern muss.
In wenig reifen Umgebungen arbeiten Data Scientists, Data Engineers und Software Engineers oft isoliert. Mit wachsender Reife kooperieren alle enger: Data Scientists und Engineers überführen Experimentiercode in wiederholbare Pipelines, während Software- und Data Engineers zusammenarbeiten, um Modelle automatisch in Anwendungscode zu integrieren.
Mehr Zusammenarbeit macht den Bereitstellungsprozess weniger abhängig von Einzelpersonen. Teamarbeit reduziert teure manuelle Aufwände. Unterschiedliche Expertisen fließen zusammen, um das Maß an Automatisierung zu erreichen, das reife MLOps erfordert. Beides – stärkere Zusammenarbeit und Automatisierung – ist entscheidend, um technische Schulden zu senken.
Der Aufstieg von MLOps steckt noch in den Kinderschuhen
MLOps ist aus dem Bedarf entstanden, ML-Modelle schnell und effizient in die Produktion zu bringen. Da Unternehmen heute massiv in Machine Learning investieren, entstehen immer mehr Modelle – und damit steigt die Nachfrage nach MLOps. Obwohl MLOps noch am Anfang steht, zeichnet sich ab: Organisationen nähern sich einem gemeinsamen Set an Prinzipien, mit dem sich der ROI von Machine Learning heben lässt.
Wenn du tiefer in MLOps einsteigen möchtest, empfehlen wir diese Ressourcen:
- A practical guide to MLOps by Noah Gift
- Operationalizing Machine Learning with MLOps with Alessya Visnjic
- From Predictions to Decisions with Dan Becker
- Our Guide to MLOps Certifications