MLOps, de afkorting van Machine Learning Operations (machine learning-activiteiten), is de samenwerkende discipline in ML-engineering die de end-to-endlevenscyclus van modellen optimaliseert, van ontwikkeling tot implementatie, en efficiënte productie, onderhoud en monitoring garandeert door de kloof tussen gegevenswetenschap en operationele teams te overbruggen.
MLOps is een uitgebreide samenwerkingsaanpak voor het beheer van de end-to-endlevenscyclus van machine learning-modellen. Het is bedoeld om de kloof te overbruggen tussen gegevenswetenschap en operationele/IT-teams, om een efficiënte ontwikkeling, implementatie en onderhoud van machine learning-modellen te garanderen in werkelijke productieomgevingen. Dit proces biedt een gestructureerd kader dat de gehele levenscyclus van machine learning-projecten omvat, van gegevensvoorbereiding tot doorlopend onderhoud. Het doel is het proces efficiënter, betrouwbaarder en flexibeler te maken, zodat organisaties de kracht van machine learning op een duurzame en verantwoordelijke manier kunnen benutten. Hieronder vind je een aantal van de belangrijkste onderdelen van het proces.
Deze basisstap binnen het MLOps-proces is essentieel voor het voorbereiden van gegevens voor de machine learning-levenscyclus. Het omvat een nauwgezette en herhalende benadering van het verkennen, delen en voorbereiden van gegevens, met als doel reproduceerbare, bewerkbare en deelbare gegevenssets en visualisaties te creëren. Deze fase is essentieel omdat de kwaliteit en geschiktheid van de gegevens een grote invloed hebben op de prestaties en betrouwbaarheid van machine learning-modellen.
Gegevensconditionering begint met het verwerven van ruwe gegevens. Hierbij werken data-engineers en gegevenswetenschappers nauw samen. Gegevens worden verzameld uit verschillende bronnen, opgeschoond om fouten en inconsistenties te verwijderen en omgezet in een gestructureerde indeling die kan worden gebruikt voor het trainen van modellen. Effectieve gegevensconditionering vormt de basis voor de gehele machine learning-pipeline, waardoor een nauwkeurigere en betrouwbaardere modelontwikkeling en -implementatie in MLOps mogelijk wordt.
Het trainen van modellen is de volgende cruciale fase in het MLOps-proces, waarbij gegevenswetenschappers verschillende tools en technieken gebruiken om machine learning-modellen te ontwikkelen die nauwkeurige voorspellingen of classificaties kunnen bieden. Deze fase begint meestal met het selecteren van geschikte machine learning-algoritmen en -technieken op basis van het probleemdomein en de kenmerken van de gegevensset. Er wordt vaak gebruikgemaakt van populaire opensourcebibliotheken voor het faciliteren van het trainingsproces, aangezien ze zeer uiteenlopende algoritmen en optimalisatiemethoden bieden, waardoor gegevenswetenschappers kunnen experimenteren met verschillende benaderingen om de prestaties van het model te verbeteren.
Naast traditionele handmatige training van modellen omarmt MLOps automatisering met tools zoals AutoML (Automated Machine Learning: geautomatiseerde machine-learning). AutoML-platformen vereenvoudigen het proces voor modelontwikkeling door automatisch proefruns uit te voeren met meerdere algoritmen, hyperparameterconfiguraties en voorverwerkingstechnieken. Deze automatisering bespaart niet alleen tijd, maar helpt ook bij het maken van evalueerbare en implementeerbare code. Over het algemeen is het trainen van modellen in MLOps een dynamisch proces dat menselijke expertise combineert met automatisering om hoogwaardige modellen te creëren die klaar zijn voor de volgende fasen van de machine learning-levenscyclus.
Bij het testen en evalueren van modellen draait het om het waarborgen van de kwaliteit, betrouwbaarheid en eerlijkheid van machine learning-modellen voordat ze worden toegepast in een productieomgeving. In dit stadium worden modelafstemming, versies en het beheer van modelartefacten gedurende hun hele levenscyclus nauwgezet bijgehouden.
In deze fase maken gegevenswetenschappers gebruik van strenge testprocedures om de prestaties van het model te evalueren. Ze gebruiken een verscheidenheid aan meetwaarden en kruisvalidatietechnieken om nauwkeurigheid, generalisatie en robuustheid te meten. Hierdoor kunnen ze problemen vaststellen en verhelpen, zoals overfitting: de situatie waarin een model goed presteert met de trainingsgegevens, maar slecht met niet eerder geziene gegevens, of bias, wat kan leiden tot oneerlijke of discriminerende resultaten. Door systematische tests en evaluatie zorgen MLOps-teams dat alleen hoogwaardige modellen doorgaan naar de volgende ontwikkelingsstadia en een positieve bijdrage leveren in praktische toepassingen.
De volgende stap in het MLOps-proces is het creëren van een build-definitie en -pipeline. Deze stap is cruciaal voor de betrouwbare implementatie van machine learning-modellen in een productieomgeving. Teams bepalen eerst de infrastructuur en resources die zijn vereist voor de implementatie van het model, rekening houdend met factoren zoals schaalbaarheid, prestaties en beveiliging. Dit omvat mogelijk het selecteren van geschikte cloud- of lokale resources, het configureren van containers of virtuele machines, en het zorgen dat de omgeving kan voorzien in de specifieke behoeften van het machine learning-model.
Even belangrijk is de instelling van versiebeheer voor zowel code- als modelartefacten. Versiebeheersystemen worden ingezet om wijzigingen in code en modellen in de loop van de tijd bij te houden, waardoor traceerbaarheid en reproduceerbaarheid worden gegarandeerd. Dit wordt met name belangrijk bij MLOps, waarbij modellen meerdere iteraties en updates ondergaan. Door een effectieve build-pipeline te bouwen kunnen MLOps-teams efficiënt modellen van de ontwikkelings- naar de productieomgeving overzetten en waardevolle machine learning-oplossingen leveren aan eindgebruikers.
De release-pipeline, een essentieel onderdeel van het MLOps-framework, is ontworpen om de betrouwbaarheid en integriteit van machine learning-modellen te garanderen voordat ze in operationele omgevingen worden geïmplementeerd. Deze fase is gewijd aan het nauwgezet testen en valideren van modellen, om regressies of problemen ruim vóór de implementatie te detecteren. Hiertoe maken MLOps-teams vaak gebruik van stagingomgevingen die de productieomgeving nabootsen, zodat ze rigoureuze tests kunnen uitvoeren zonder dat dit invloed heeft op livesystemen.
Praktijken voor continue integratie vormen een fundamenteel onderdeel van de release-pipeline in MLOps. Hierbij worden voortdurende wijzigingen van codes en modellen geïntegreerd in de gedeelde codebasis. Deze aanpak stelt teams in staat om conflicten en inconsistenties vroeg in de ontwikkelingscyclus vast te stellen en te verhelpen, zodat het definitieve model robuust is en klaar is voor de productieomgeving. Deze proactieve benadering helpt bij het detecteren en verhelpen van eventuele afwijkingen, prestatieknelpunten of onverwacht gedrag van het model, wat bijdraagt aan de algehele stabiliteit van het machine learning-systeem. In wezen fungeert de release-pipeline in MLOps als een veiligheidsmechanisme dat ervoor zorgt dat alleen grondig gescreende en gevalideerde modellen in de productieomgeving worden opgenomen.
De implementatiefase binnen het MLOps-framework is het cruciale moment waarop machine learning-modellen overgaan van ontwikkeling en testen naar echte productieomgevingen. Zodra modellen met succes rigoureuze tests en validatie hebben doorlopen, zijn ze klaar voor implementatie, waarbij nauwkeurigheid is gegarandeerd. In deze fase zijn DevOps-engineers onmisbaar om het implementatieproces in goede banen te leiden. Hun rol omvat het configureren en beheren van de infrastructuur die vereist is voor het hosten van de modellen, het zorgen dat ze schaalbaar zijn om te voldoen aan de eisen van de productieomgeving en het naadloos integreren van de modellen in bestaande systemen.
Betrouwbaarheid is een hoeksteen van de implementatie van MLOps, en DevOps-engineers werken hard aan het opzetten van redundante en failover-mechanismen om downtime tot een minimum te beperken en de continue beschikbaarheid van machine learning-services te garanderen. Schaalbaarheid is ook een prioriteit, aangezien productiewerklasten aanzienlijk kunnen verschillen en modellen in staat moeten zijn om toegenomen verkeer aan te kunnen zonder prestatieverlies. DevOps-teams maken gebruik van tools voor containerisatie en orkestratie, om werklasten voor machine learning efficiënt te beheren en te schalen. In wezen maakt de implementatie van MLOps, in samenwerking met DevOps-experts, het mogelijk om tastbare waarde te realiseren van machine learning-modellen binnen de werkelijke operationele context.
Het scoren is het hoogtepunt waar het MLOps-proces naartoe werkt. Hierbij worden de machine learning-modellen na het succesvol doorlopen van gegevensverwerving, voorverwerking, training, validatie, implementatie, en integratie actief gebruikt om voorspellingen of scores te genereren voor nieuwe en binnenkomende gegevens. Deze fase wordt vaak aangeduid als gevolgtrekking of scoren door het model, aangezien ze draait om het in de praktijk toepassen van de getrainde modellen op gegevens om hieruit waardevolle inzichten of beslissingen af te leiden.
De toepassingen van scoren zijn divers en kunnen worden afgestemd op specifieke gebruiksscenario's, zoals aanbevelingssystemen die gepersonaliseerde product- of contentsuggesties bieden, fraudedetectiesystemen die verdachte transacties in real time markeren, of beeldherkenningsalgoritmen die beelden automatisch classificeren en categoriseren. Door deze voorspellende mogelijkheden te integreren in operationele workflows kunnen organisaties de besluitvorming verbeteren, taken automatiseren en meer gepersonaliseerde en efficiënte services leveren aan hun gebruikers of klanten.
Scoren is geen eenmalige gebeurtenis, maar een continu proces dat de voorspellende kracht van de modellen voortdurend benut wanneer nieuwe gegevens binnenkomen. MLOps-teams bewaken en onderhouden de score-pipeline om de nauwkeurigheid en effectiviteit ervan in de loop van de tijd te garanderen. Bovendien is de feedbacklus tussen het scoren van resultaten en het hertrainen van het model van vitaal belang, aangezien de inzichten die zijn verkregen uit modelprestaties in praktijkscenario's kunnen worden gebruikt voor het verfijnen en verbeteren van de machine learning-modellen.
Bedrijven hebben MLOps nodig omdat het de specifieke uitdagingen aanpakt die AI-/ML-projecten met zich meebrengen op gebieden zoals projectmanagement, continue integratie en continue implementatie (CI/CD) en kwaliteitsborging. Door DevOps-praktijken toe te passen op machine learning stroomlijnt MLOps de ontwikkeling en implementatie van machine learning-modellen, wat leidt tot verbeterde levertijden, minder defecten en een hogere productiviteit van gegevenswetenschapsteams.
MLOps zorgt dat AI-/ML-projecten efficiënt worden beheerd, met duidelijke workflows en versiebeheer voor zowel code- als modelartefacten. Het vereenvoudigt geautomatiseerd testen, valideren en implementeren, beperkt fouten tot een minimum en versnelt de levering van machine learning-oplossingen. Bovendien wordt er een feedbacklus tot stand gebracht waarmee gegevenswetenschapsteams modellen voortdurend kunnen verfijnen op basis van de prestaties in de praktijk, zodat ze nauwkeurig en relevant blijven in de loop van de tijd.
Een van de primaire doelen van MLOps is het stroomlijnen van de implementatie van machine learning-modellen in productieomgevingen en het tot een minimum beperken van handmatige interventie. Automatisering zorgt dat modellen betrouwbaar en consistent kunnen worden geïmplementeerd, waardoor het risico op fouten wordt verkleind en de time-to-market voor AI-toepassingen wordt verkort. Het faciliteert ook de efficiënte schaalbaarheid van modellen om uiteenlopende werklasten aan te kunnen en zorgt dat het implementatieproces herhaalbaar en beheersbaar is.
MLOps streeft ernaar de uitdaging van reproduceerbaarheid in machine learning aan te pakken door een robuust versiebeheer in te stellen, wijzigingen tijdens de ontwikkeling van het model bij te houden en de volledige levenscyclus van het model te documenteren. Dit doel is vergelijkbaar met broncontrole bij softwareontwikkeling: het voorkomen van inconsistenties en zorgen dat modellen nauwkeurig kunnen worden gereproduceerd. Reproduceerbaarheid is niet alleen essentieel voor onderzoek en experimenten, maar ook voor compliance met regelgeving en voor auditing.
In de context van MLOps verwijst governance naar het definiëren en handhaven van beleid, standaarden en best practices voor machine learning-projecten. Dit doel zorgt ervoor dat machine learning-initiatieven voldoen aan voorschriften, gegevensprivacywetten en interne compliance-standaarden. MLOps-frameworks helpen organisaties bij het behouden van transparantie, verantwoordelijkheid en traceerbaarheid in hun AI-implementaties.
Een ander doel van MLOps is het schaalbaar maken van machine learning-modellen, om te voldoen aan de eisen van uiteenlopende werklasten. Dit omvat het optimaliseren van modelprestaties, resourcetoewijzing en provisioning van infrastructuur, om te zorgen dat AI-toepassingen een groter gegevensvolume en meer gebruikersinteracties kunnen verwerken zonder verlies van kwaliteit of reactiesnelheid.
Samenwerking is een kerndoelstelling in MLOps, gericht op het wegnemen van barrières tussen operationele, engineering- en gegevenswetenschapsteams. MLOps-praktijken bevorderen actief productieve communicatie en samenwerking; ze garanderen dat alle belanghebbenden samen op harmonieuze wijze succesvolle machine learning-projecten realiseren.
MLOps stemt machine learning-projecten af op bedrijfsdoelstellingen, zodat AI-modellen worden ontwikkeld en geïmplementeerd die specifieke bedrijfsbehoeften en -uitdagingen aanpakken. Het is gericht op het leveren van meetbare waarde, of het nu gaat om het optimaliseren van processen, het verbeteren van klantervaringen of het genereren van bruikbare inzichten op basis van gegevens.
Bij MLOps staan monitoring en beheer van geïmplementeerde machine learning-modellen op continue basis centraal. Modelprestaties, gegevensdrift en de systeemstatus worden bijgehouden, zodat organisaties proactief problemen kunnen aanpakken en in real time kunnen reageren op veranderende omstandigheden. Monitoring en beheer zijn essentieel voor het succes en de duurzaamheid van AI-toepassingen in de productieomgeving op de lange termijn.
Een MLOps-engineer speelt een centrale rol bij het overbruggen van de kloof tussen gegevenswetenschap en activiteiten, met een primaire focus op de operationele aspecten van machine learning-modellen en -processen. Hun kernverantwoordelijkheid is zorgen dat machine learning-modellen, -algoritmen en -workflows efficiënt en naadloos werken in productieomgevingen. Dit houdt in dat de codes die door gegevenswetenschappers zijn ontwikkeld moeten worden geoptimaliseerd om snel voorspellingen te doen met minimale latentie, met name in realtime toepassingen waar tijdige inzichten essentieel zijn.
Als MLOps-engineer maken ze gebruik van een combinatie van software-engineering en DevOps-vaardigheden om AI- en ML-modellen operationeel te maken. Dit omvat het creëren van geautomatiseerde pipelines voor modeltraining, validatie en implementatie, het opzetten van krachtige systemen voor versiebeheer en -monitoring en het optimaliseren van de infrastructuur, om te voldoen aan de computervereisten van werklasten voor machine learning. MLOps-engineers fungeren als een cruciale schakel die gegevenswetenschapsteams in staat stelt om over te gaan van modelontwikkeling naar de productieomgeving en tegelijkertijd te zorgen dat de modellen nauwkeurig en betrouwbaar blijven presteren in praktijkscenario's. Hun rol is essentieel voor het maximaliseren van de waarde en impact van machine learning binnen organisaties en het leveren van bruikbare inzichten aan eindgebruikers zonder afbreuk te doen aan snelheid of kwaliteit.
Het belangrijkste verschil tussen MLOps en DevOps ligt in hun respectieve domeinen en aandachtsgebieden. DevOps is ontstaan uit software-engineering en houdt zich voornamelijk bezig met de ontwikkeling en activiteiten van grootschalige softwareproductie. Het is gericht op een snelle, continu iteratieve benadering van verzendtoepassingen door de nadruk te leggen op automatisering, samenwerking en efficiënte levering.
MLOps is daarentegen een set technische praktijken die specifiek zijn voor machine learning-projecten. De principes van DevOps worden hiermee uitgebreid naar de wereld van gegevenswetenschap. MLOps omvat de volledige levenscyclus van machine learning, van gegevensverzameling en voorverwerking tot de ontwikkeling, evaluatie, implementatie en voortdurende hertraining van modellen. Het verenigt deze diverse processen in een samenhangende end-to-end-pipeline, zodat machine learning-modellen effectief kunnen worden ontwikkeld en onderhouden in productieomgevingen. Hoewel zowel MLOps als DevOps principes van automatisering en samenwerking delen, past MLOps deze toe op de unieke uitdagingen en vereisten van machine learning.
MLOps en AIOps zijn afzonderlijke maar complementaire disciplines op het gebied van artificial intelligence en activiteiten. MLOps is voornamelijk gericht op het beheer van machine learning-modellen en -workflows. Het garandeert de efficiënte implementatie, monitoring en onderhoud ervan in productieomgevingen. AIOps daarentegen staat voor "Artificial Intelligence for IT Operations", kunstmatige intelligentie voor IT-activiteiten, en is gericht op het gebruik van AI- en machine learning-technieken om het IT- en infrastructuurbeheer te verbeteren, waaronder taken zoals het automatiseren van afwijkingsdetectie, root cause analysis en voorspellend onderhoud. Waar MLOps specifiek betrekking heeft op machine learning-modellen is AIOps breder gericht op het optimaliseren van het beheer en de prestaties van IT-systemen en -activiteiten door middel van AI-gestuurde inzichten en automatisering.
ServiceNow is een toonaangevend platform voor IT Operations Management (ITOM) en biedt een uitgebreid pakket tools en oplossingen om IT-processen binnen organisaties te stroomlijnen en te optimaliseren. Het biedt een gecentraliseerde hub voor het beheer van IT-services, het automatiseren van taken en het garanderen van efficiënte incidentrespons, probleemoplossing en wijzigingsbeheer. Met ServiceNow kunnen teams hun operationele efficiëntie verbeteren, betere services leveren aan eindgebruikers en waardevolle inzichten verkrijgen via analyses en rapportage, waardoor ze uiteindelijk IT-activiteiten kunnen afstemmen op bedrijfsdoelstellingen en digitale transformatie kunnen stimuleren. Ontdek meer over IT Operations Management met de experts van ServiceNow.