MLOps meistern: Der ultimative Leitfaden, um im Jahr 2024 MLOps-Ingenieur zu werden

In der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) sind neue Fachleute aufgetaucht, die die Lücke zwischen hochmodernen Algorithmen und dem Einsatz in der realen Welt schließen. Lernen Sie den MLOps Engineer kennen: Er orchestriert die nahtlose Integration von ML-Modellen in Produktionsumgebungen und gewährleistet Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz.

Da Unternehmen branchenübergreifend zunehmend KI und ML einsetzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, ist die Nachfrage nach MLOps-Ingenieuren sprunghaft gestiegen. Diese hochqualifizierten Fachleute spielen eine entscheidende Rolle bei der Umsetzung theoretischer Modelle in praktische, produktionsreife Lösungen und erschließen so das wahre Potenzial von KI- und ML-Technologien.

Wenn Sie die Schnittstelle zwischen ML und Softwareentwicklung fasziniert und Sie gerne komplexe Herausforderungen meistern, könnte eine Karriere als MLOps Engineer genau das Richtige für Sie sein. In diesem umfassenden Leitfaden erläutern wir die wichtigsten Fähigkeiten, Kenntnisse und Schritte, die Sie benötigen, um ein kompetenter MLOps Engineer zu werden und sich eine Position im KI-Bereich zu sichern.

MLOps verstehen

Bevor wir uns mit den Feinheiten der Ausbildung zum MLOps-Ingenieur befassen, ist es wichtig, das Konzept von MLOps selbst zu verstehen. MLOps oder Machine Learning Operations ist ein multidisziplinäres Feld, das die Prinzipien von ML, Softwareentwicklung und DevOps-Praktiken kombiniert, um die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen zu optimieren.

Der MLOps-Lebenszyklus

Unverzichtbare Fähigkeiten, um ein MLOps-Ingenieur zu werden

Um als MLOps-Ingenieur erfolgreich zu sein, müssen Sie vielfältige Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen entwickeln. Hier sind einige der wichtigsten Fähigkeiten, die Sie entwickeln sollten:

• Programmiersprachen: Kenntnisse in Python, Javac oder Scala ist entscheidend.
• Frameworks für maschinelles Lernen: Erfahrungen mit TensorFlow, PyTorch, scikit-lernen oder Keras.
• Daten Engineering: Kenntnisse über Datenpipelines, Datenverarbeitung und Speicherlösungen wie Hadoop, Spark und Kafkaeske Zustände.
• Wolke Informatik: Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, GCP oder Azure.
• Containerisierung und Orchestrierung: Fachwissen in Docker und Kubernetes.

MLOps-Prinzipien und Best Practices

Da KI und ML zu einem integralen Bestandteil von Softwareprodukten und -diensten werden, sind MLOps-Prinzipien von entscheidender Bedeutung, um technische Schulden zu vermeiden und eine nahtlose Integration von ML-Modellen in die Produktion sicherzustellen.

Iterativ-inkrementeller Prozess

• Design-Phase: Konzentrieren Sie sich auf Geschäftsverständnis, Datenverfügbarkeit und Priorisierung von ML-Anwendungsfällen.
• ML-Experimente und -Entwicklung: Implementieren Sie Proof-of-Concept-Modelle, Data Engineering und Model Engineering.
• ML-Operationen: Stellen Sie ML-Modelle mithilfe etablierter DevOps-Praktiken bereit und warten Sie sie.

Automation

• Manueller Prozess: Anfangsebene mit manuellem Modelltraining und -bereitstellung.
• ML-Pipeline-Automatisierung: Automatisieren Sie das Training und die Validierung von Modellen.
• CI/CD-Pipeline-Automatisierung: Implementieren Sie CI/CD-Systeme für die automatisierte Bereitstellung von ML-Modellen.

Versionierung

• Verfolgen Sie ML-Modelle und Datensätze mit Versionskontrollsystemen, um Reproduzierbarkeit und Konformität sicherzustellen.

Experiment-Tracking

• Verwenden Sie Werkzeuge wie DVC und Gewichte & Vorurteile zum Verfolgen von Experimenten und Verwalten von ML-Projekten.

Tests

• Implementieren Sie umfassende Tests für Funktionen, Daten, ML-Modelle und Infrastruktur.

Betreuung und Beaufsichtigung

• Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung und Datenabhängigkeiten des ML-Modells, um Stabilität und Genauigkeit sicherzustellen.

Kontinuierliches X in MLOps

• Kontinuierliche Integration (CI): Testen und Validieren von Daten und Modellen.
• Kontinuierliche Lieferung (CD): Automatisches Bereitstellen von ML-Modellen.
• Kontinuierliches Training (CT): Automatisierung des Neutrainings von ML-Modellen.
• Kontinuierliche Überwachung (CM): Überwachung von Produktionsdaten und Modellleistung.

Gewährleistung der Reproduzierbarkeit

• Implementieren Sie Verfahren, um sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung, das Training des ML-Modells und die Bereitstellung bei denselben Eingaben identische Ergebnisse liefern.

Schlüsselmetriken für ML-basierte Softwarebereitstellung

• Bereitstellungshäufigkeit
• Vorlaufzeit für Änderungen
• Mittlere Wiederherstellungszeit (MTTR)
• Ausfallrate ändern

Bildungswege für angehende MLOps-Ingenieure

Obwohl es keinen allgemeingültigen Bildungsweg zum MLOps Engineer gibt, verfügen die meisten erfolgreichen Fachleute in diesem Bereich über solide Kenntnisse in Informatik, Software-Engineering oder einer verwandten technischen Disziplin. Hier sind einige gängige Bildungswege, die Sie in Betracht ziehen sollten:

• Bachelorabschluss: Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Software-Engineering oder einem verwandten Bereich kann eine solide Grundlage in Programmierung, Algorithmen, Datenstrukturen und Prinzipien der Softwareentwicklung bieten.
• Master-Studium: Ein Master-Abschluss in Informatik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich kann Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten weiter verbessern, insbesondere in Bereichen wie ML, KI und fortgeschrittenen Konzepten der Softwareentwicklung.
• Spezialisierte Zertifizierungen: Erlangung branchenweit anerkannter Zertifizierungen, wie zum Beispiel der Professioneller ML-Ingenieur für Google Cloud, AWS-zertifiziertes maschinelles Lernen – Spezialität oder Azure AI Engineer Associate, können Ihr Fachwissen und Ihr Engagement auf diesem Gebiet unter Beweis stellen.
• Online-Kurse und Bootcamps: Mit dem Aufkommen von Online-Lernplattformen haben Sie Zugriff auf eine Vielzahl von Kursen, Bootcamps und Spezialisierungen, die speziell auf MLOps und verwandte Disziplinen zugeschnitten sind und ein flexibles und selbstbestimmtes Lernerlebnis bieten. Hier sind einige hervorragende Ressourcen für den Einstieg:
  • YouTube-Kanäle:
    • Technik mit Tim: Ein großartiger Kanal für Tutorials zur Python-Programmierung und zum maschinellen Lernen.
    • freeCodeCamp.org: Bietet umfassende Tutorials zu verschiedenen Themen der Programmierung und des maschinellen Lernens.
    • Krish Naik: Konzentriert sich auf maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und MLOps.
  • Kurse:
    • Coursera – Maschinelles Lernen von Andrew Ng: Ein Grundlagenkurs im maschinellen Lernen.
    • Coursera – MLOps-Spezialisierung von DeepLearning.AI: Umfassende Abdeckung von MLOps-Konzepten.
    • fast.ai – Praktisches Deep Learning für Programmierer: Ein praktischer Ansatz zum Erlernen von Deep Learning und maschinellem Lernen.

Aufbau eines soliden Portfolios und Sammeln praktischer Erfahrungen

Während eine formale Ausbildung unerlässlich ist, ist praktische Erfahrung für angehende MLOps-Ingenieure ebenso wichtig. Der Aufbau eines vielfältigen Projektportfolios und das Sammeln praktischer Erfahrung können Ihre Chancen auf einen begehrten Job im KI-Bereich erheblich verbessern. Hier sind einige Strategien, die Sie in Betracht ziehen sollten:

• Persönliche projekte: Entwickeln Sie persönliche Projekte, die Ihre Fähigkeit unter Beweis stellen, ML-Modelle in einer produktionsähnlichen Umgebung zu entwerfen, zu implementieren und einzusetzen. Diese Projekte können von Bilderkennungssystemen bis hin zu Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache oder Lösungen für prädiktive Analysen reichen.
• Open-Source-Beiträge: Tragen Sie zu Open-Source-Projekten im Zusammenhang mit MLOps, ML-Frameworks oder Datentechnik-Tools bei. Dies demonstriert nicht nur Ihre technischen Fähigkeiten, sondern auch Ihre Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Arbeit innerhalb einer Community.
• Praktika und Co-ops: Suchen Sie nach Praktikums- oder Kooperationsmöglichkeiten in Unternehmen oder Forschungslaboren, die sich auf KI- und ML-Lösungen konzentrieren. Diese Erfahrungen können Ihnen wertvolle Einblicke in die Praxis bieten und Ihnen die Möglichkeit geben, mit erfahrenen Fachleuten auf diesem Gebiet zusammenzuarbeiten.
• Hackathons und Wettbewerbe: Nehmen Sie an Hackathons, Data Science-Wettbewerben oder Programmierwettbewerben teil, bei denen es um die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen geht. Diese Veranstaltungen testen nicht nur Ihre Fähigkeiten, sondern dienen auch als Networking-Möglichkeiten und potenzielle Einstiegsmöglichkeiten in die Arbeitswelt.

Auf dem Laufenden bleiben und kontinuierlich lernen

Der Bereich KI und ML entwickelt sich rasant weiter. Ständig entstehen neue Technologien, Tools und Best Practices. Als MLOps Engineer ist es wichtig, eine wachstumsorientierte Denkweise zu entwickeln und kontinuierliches Lernen zu priorisieren. Hier sind einige Strategien, um auf dem Laufenden zu bleiben:

• Folgen Sie Branchenblogs und Veröffentlichungen: Abonnieren Sie seriöse Blogs, Newsletter und Publikationen zu den Themen MLOps, KI und ML, um über die neuesten Trends, Techniken und Tools auf dem Laufenden zu bleiben.
• Nehmen Sie an Konferenzen und Meetups teil: Nehmen Sie an lokalen oder virtuellen Konferenzen, Meetups und Workshops zu MLOps, KI und ML teil. Diese Veranstaltungen bieten die Möglichkeit, von Experten zu lernen, sich mit Fachleuten zu vernetzen und Einblicke in neue Trends und Best Practices zu gewinnen.
• Online-Communitys und -Foren: Treten Sie Online-Communitys und Foren zu MLOps, KI und ML bei, wo Sie sich mit Kollegen austauschen, Fragen stellen und Wissen und Erfahrungen austauschen können.
• Kontinuierliche Weiterbildung: Entdecken Sie Online-Kurse, Tutorials und Zertifizierungen von Plattformen wie Coursera, Udacity oder edX, um Ihr Wissen kontinuierlich zu erweitern und immer auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Der Karriereweg und die Karrierechancen eines MLOps-Ingenieurs

Sobald Sie die erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen erworben haben, bietet die Karriere als MLOps Engineer vielfältige Möglichkeiten in verschiedenen Branchen. Hier sind einige mögliche Rollen und Karrierewege, die Sie in Betracht ziehen sollten:

• MLOps-Ingenieur: Mit etwas Erfahrung können Sie zum MLOps Engineer aufsteigen. In dieser Position sind Sie für das End-to-End-Management der ML-Modell-Lebenszyklen verantwortlich, von der Bereitstellung bis hin zur Überwachung und Optimierung. Sie arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und DevOps-Teams zusammen, um die nahtlose Integration von ML-Lösungen sicherzustellen.
• Leitender MLOps-Ingenieur: Als Senior MLOps Engineer übernehmen Sie Führungsrollen, betreuen komplexe MLOps-Projekte und leiten Junior-Teammitglieder an. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung und Implementierung skalierbarer und zuverlässiger MLOps-Pipelines sowie für strategische Entscheidungen zur Optimierung der Leistung und Effizienz von ML-Modellen.
• MLOps-Teamleiter oder -Manager: In dieser Rolle leiten Sie ein Team von MLOps-Ingenieuren, koordinieren deren Bemühungen, setzen Prioritäten und stellen die erfolgreiche Bereitstellung ML-basierter Lösungen sicher. Sie sind außerdem für die Betreuung und Entwicklung des Teams verantwortlich und fördern eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Innovation.
• MLOps-Berater oder -Architekt: Als MLOps-Berater oder -Architekt bieten Sie Organisationen, die ihre MLOps-Praktiken implementieren oder optimieren möchten, fachkundige Beratung und strategische Unterstützung. Sie nutzen Ihr tiefes Verständnis von ML, Softwareentwicklung und DevOps-Prinzipien, um skalierbare und effiziente MLOps-Lösungen zu entwerfen und zu entwickeln, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
• MLOps-Forscher oder -Evangelist: Für alle, die die Grenzen von MLOps erweitern möchten, kann eine Karriere als MLOps-Forscher oder -Evangelist ein spannender Weg sein. In diesen Rollen tragen Sie zur Weiterentwicklung von MLOps-Praktiken, -Tools und -Methoden bei und arbeiten mit akademischen Einrichtungen, Forschungslabors oder Technologieunternehmen zusammen.

Die Möglichkeiten im MLOps-Bereich sind vielfältig und erstrecken sich über verschiedene Branchen wie Technologie, Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und mehr. Da KI und ML weiterhin jeden Aspekt unseres Lebens durchdringen, wird die Nachfrage nach qualifizierten MLOps-Ingenieuren weiter steigen und vielfältige und lohnende Karriereaussichten bieten.

Lernquelle für MLOps

Python-Grundlagen

• Bücher : Python Crashkurs, 3. Auflage von Eric Matthes.
• Tutorials: Real Python.
• Praxis: LeetCode.
• Wichtige Themen:
  • Verwenden einer IDE: VS Code-Einrichtung.
  • Grundlagen und Pytest: Behandelt in Python Crashkurs-Buch.
  • Verpacken mit Poesie: Wie man.

Bash-Grundlagen und Kommandozeileneditoren

• Bücher : Die Linux-Befehlszeile, 2. Ausgabe von William E. Shotts.
• Kurse: Bash-Meisterschaft.
• VIM: VIM-Handbuch, VIM-Abenteuer.

Containerisierung und Kubernetes

• Docker:
  • Docker-Roadmap.
  • Vollständiges Docker-Tutorial von TechWorld mit Nana.
• Kubernetes:
  • Kubernetes-Roadmap.
  • Kubernetes-Kurs von FreeCodeCamp.
  • Kubernetes-Meisterschaft.
  • Werkzeug: K9s.

Grundlagen des maschinellen Lernens

• Kurse: Maschinelles Lernen, Deep Learning für Programmierer.
• Buchen: Angewandte maschinelle Lernverfahren und KI für Ingenieure von Jeff Prosise.

MLOps-Komponenten

• Kurse: Erstellt mit ML MLOps Kurs, das Full-Stack-MLOps-Framework in 7 Schritten.

Versionskontrolle und CI/CD-Pipelines

• Kurse:Git & GitHub für Anfänger
  • Pre-Commit-Hooks.

Orchestrierung

• Tools: Apache-Luftstrom, Kubeflow, Metafluss.

Fazit

Um MLOps Engineer zu werden und die Fähigkeiten eines erfahrenen MLOps Engineers zu beherrschen, benötigen Sie eine einzigartige Kombination aus Fähigkeiten, Engagement und der Leidenschaft für kontinuierliches Lernen. Durch die Kombination von Fachwissen in den Bereichen Machine Learning, Softwareentwicklung und DevOps-Praktiken sind Sie bestens gerüstet, um sich in der komplexen Landschaft der Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen zurechtzufinden.

Da Unternehmen branchenübergreifend zunehmend die Leistungsfähigkeit von KI und ML nutzen, wird die Nachfrage nach qualifizierten MLOps-Ingenieuren weiter steigen. Indem Sie die in diesem umfassenden Leitfaden beschriebenen Schritte befolgen, in Ihre Ausbildung und praktische Erfahrung investieren und ein starkes berufliches Netzwerk aufbauen, können Sie sich als wertvolles Mitglied im KI-Bereich positionieren.