Erfolgreiche MLOps-On-Premise-Einführung bei KMU

MLOps On-Prem für KMU: Effiziente Implementierung und häufige Fehler

Das Aufsetzen von MLOps (Machine Learning Operations) On-Prem bietet kleinen und mittleren Unternehmen die Möglichkeit, KI-Lösungen unter eigener Kontrolle zu implementieren, Daten inhouse zu sichern und Infrastrukturkosten langfristig zu optimieren. Eine erfolgreiche Umsetzung erfordert jedoch sorgfältige Planung und vermeidet häufige Stolpersteine.

Typische Fehler und deren Korrektur

1. Unzureichende Integration von Teams:

Ein weit verbreiteter Fehler ist die mangelnde Integration von IT-, Daten- und Fachabteilungen. Diese können in einem isolierten Silodenken enden, das zu ineffizienten Prozessen und Missverständnissen führt. Die Korrektur liegt in der Einrichtung interdisziplinärer Teams, die regelmässigen Austausch und Kollaboration fördern. Gemeinsame Workshops und ein zentraler Kommunikationskanal können hierbei unterstützen.

1. Ungeeignete Infrastrukturwahl:

Oftmals wird die bestehende IT-Infrastruktur für MLOps-Lösungen verwendet, ohne deren Eignung zu prüfen. Dies kann zu Leistungseinbussen und erhöhten Kosten führen. Abhilfe schafft eine gründliche Analyse der Anforderungen an Rechenleistung, Speicher und Netzwerkbandbreite. Basierend darauf sollte gegebenenfalls in spezialisiertes Equipment investiert werden, das auf die Bedürfnisse von MLOps zugeschnitten ist.

1. Fehlendes Monitoring und Feedback-Loop:

Ein weiterer häufiger Fehler besteht im Versäumnis, ein effektives Monitoring- und Feedback-System zu etablieren. Ohne kontinuierliches Monitoring und Lernen aus den Modellergebnissen bleibt der Gesamtprozess starr und ungeeignet auf Veränderungen zu reagieren. Abhilfe bietet die Implementierung von Monitoring-Tools, die die Modellleistung überwachen und bei Veränderungen im Datenverhalten Warnmeldungen ausgeben.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Phase 1 (0-7 Tage): Erstellen Sie ein Projektteam, das alle relevanten Abteilungen umfasst. Planen Sie eine Auftaktsitzung, um die Gesamtziele, Verantwortlichkeiten und einen Kommunikationsplan festzulegen. Führen Sie eine Bestandsaufnahme der bestehenden IT-Infrastruktur durch und identifizieren Sie Lücken.
• Phase 2 (8-14 Tage): Entwickeln Sie ein detailliertes MLOps-Framework, das alle erforderlichen Komponenten wie Datenaufbereitung, Modelltraining, Bereitstellung und Monitoring umfasst. Simulieren Sie den Prozess in einer Testumgebung, um erste Schwachstellen zu identifizieren.
• Phase 3 (15-21 Tage): Setzen Sie eine echte Arbeitsumgebung für MLOps auf. Sorgen Sie dafür, dass die Integration mit bestehenden Systemen reibungslos funktioniert. Beginnen Sie mit der Installation der erforderlichen Hardware und Software und prüfen Sie die Leistung in einer kontrollierten Umgebung.
• Phase 4 (22-30 Tage): Implementieren Sie ein kontinuierliches Feedback- und Monitoring-System. Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden im Umgang mit dem neuen System und den spezifischen Tools. Führen Sie erste Pilotprojekte durch, um die Funktionalität des gesamten Prozesses zu evaluieren und optimieren Sie basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen.

Eine sorgfältige Planung und die Einbeziehung geeigneter Full-Stack-Lösungen ermöglichen es, MLOps On-Prem erfolgreich in Ihrem Betrieb zu implementieren. So können Sie von den Vorteilen der künstlichen Intelligenz profitieren, ohne dabei die Kontrolle über Ihre Daten zu verlieren.