Betrieb von Machine-Learning-Systemen (MLOps)
Definition
MLOps organisiert reproduzierbare Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung von ML-Systemen.
Praktiken für reproduzierbare Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Governance von ML-Systemen.
Einfach erklärt
Wie den laufenden Betrieb einer Modellwerkstatt zu organisieren, mit Prüfungen, Zuständigkeiten und nachvollziehbaren Änderungen.
Warum das im Alltag wichtig ist
Hilft, digitale Systeme robust, sicher und wartbar zu entwickeln und zu betreiben.
Beispiel aus dem Mittelstand
Ein Modell wird versioniert, geprüft, schrittweise ausgerollt und auf Drift überwacht.
Grenzen und Fallstricke
- MLOps auf ein Tool reduzieren oder Daten, Fachmetriken und Verantwortlichkeiten auslassen.
Entstehung & Geschichte
MLOps verbindet DevOps-Prinzipien mit den zusätzlichen Daten- und Modellrisiken von ML.
Anwendung im Mittelstand
- Mögliche Anwendung: Fach- und Betriebsteam legen Modellversionen, Freigabekriterien, Überwachung und Rückfallwege fest. Änderungen werden geprüft und Verantwortlichkeiten für Daten und Modellbetrieb dokumentiert.
Häufige Fragen
Was bedeutet Betrieb von Machine-Learning-Systemen (MLOps)?
Praktiken für reproduzierbare Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung und Governance von ML-Systemen.
Welche Fehler sollte man vermeiden?
MLOps auf ein Tool reduzieren oder Daten, Fachmetriken und Verantwortlichkeiten auslassen.
Quellen
Quellen geprüft am 12.10.2026. Redaktionelle Anwendungsbeispiele sind hypothetisch; kein Nachweis realer Kundenergebnisse.
Redaktionell geprüft am: