# MLOps: Von ML-Prototypen zur Produktion durch plattformbasierte Operationalisierung

> Wie MLOps Organisationen hilft, Machine Learning von isolierten Prototypen in zuverlässige Produktionssysteme zu überführen, basierend auf einer starken Plattform-Grundlage.

- Date: 2024-07-22
- Source: https://romanoroth.com/de/speaking/mlops-from-prototypes-to-production/
- Tags: MLOps, Machine Learning, Platform Engineering, AI


Viele Organisationen bauen Machine-Learning-Prototypen, die es nie in die Produktion schaffen. MLOps liefert die Praktiken, Kultur und Architektur, um diese Lücke zu schliessen.

## Worum es geht

Diese Präsentation zeigt, wie MLOps Organisationen hilft, Machine Learning von isolierten Prototypen in zuverlässige Produktionssysteme zu überführen. MLOps ist mehr als ein technisches Setup: Es ist eine Denkweise, Kultur und Sammlung von Praktiken, die Entwicklung und Betrieb über den gesamten ML-Lebenszyklus vereinen, einschliesslich Experimentierung, Training, Deployment, Serving, Monitoring und Retraining.

## Kernbotschaften

**1. Business-Treiber für MLOps**
Reproduzierbarkeit, Nachvollziehbarkeit, schnellere Iteration, betriebliche Zuverlässigkeit und verbesserte Wartbarkeit. Das sind die Gründe, warum Organisationen MLOps brauchen, nicht nur technische Neugier.

**2. Kernfähigkeiten einer MLOps-Architektur**
Experimentierumgebungen, Pipelines, Model Registry, Serving-Infrastruktur und Observability. Das Verständnis dieser Bausteine ist essentiell für ein erfolgreiches MLOps-Setup.

**3. Plattform-Grundlage für nachhaltiges MLOps**
Nachhaltiges MLOps basiert auf einer starken Plattform-Grundlage, die Machine-Learning-Fähigkeiten als Service für Produktteams in der gesamten Organisation bereitstellt. Der Vortrag stellt ein MLOps-Reifegradmodell vor, um Organisationen bei der Planung ihrer Reise zu unterstützen.