Praxis – Praxisleitfaden und Grundlagen richtig einordnen.
Kernaussage: MLOps On-Prem bietet KMU die Möglichkeit, KI-gestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen, während sie die volle Kontrolle über ihre Daten behalten.
Bedeutung von MLOps On-Prem für KMU
MLOps, oder Machine Learning Operations, bezieht sich auf die systematische Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen. In einem On-Prem-Setup bedeutet dies, dass alle Prozesse von der Datenverarbeitung bis zur Modellbereitstellung vor Ort in der Infrastruktur des Unternehmens erfolgen. Für KMU bietet dies erhebliche Vorteile in Bezug auf Datenschutz, Geschwindigkeitsvorteile durch kürzere Latenzzeiten und Kostenkontrolle. Unternehmen können flexibel Anpassungen vornehmen und haben die Möglichkeit, ihre spezifischen Geschäftsanforderungen genau zu erfüllen.
Einrichtung einer MLOps-Infrastruktur On-Prem
Für die Einrichtung einer MLOps-Infrastruktur On-Prem benötigen KMU zunächst eine leistungsfähige Server-Architektur, die sowohl für die Verarbeitung von Daten als auch für das Training der Modelle geeignet ist. Hierzu gehört die Integration von Hardware-Komponenten wie GPUs sowie die Installation von Software-Tools und Bibliotheken, die das Modelltraining unterstützen, wie TensorFlow oder PyTorch. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Erstellung einer automatisierten CI/CD-Pipeline (Continuous Integration/Continuous Deployment), um regelmässige Updates und den breiten Einsatz der Modelle zu gewährleisten. Ein anschauliches Beispiel: Ein KMU im Einzelhandel implementiert ein KI-Modell zur Vorhersage der Lagerbestände und verringert so Fehlbestände im Lager.
Typische Herausforderungen und Lösungen
Es gibt einige häufige Herausforderungen, denen KMU begegnen, wenn sie MLOps On-Prem einrichten. Eine ist die Unterschätzung der benötigten Hardware-Ressourcen: Oftmals wird die Leistungsfähigkeit der existierenden Infrastruktur überschätzt, was zu Verzögerungen führt. Die Lösung besteht darin, von Anfang an klare Leistungsanforderungen zu definieren und die Infrastruktur entsprechend zu skalieren. Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Sicherheitsaspekte. Vor der Bereitstellung einer Lösung sollte ein umfassendes Sicherheitskonzept entwickelt werden, das beispielsweise Authentifizierungs- und Verschlüsselungsmechanismen umfasst. Zudem kann die Komplexität der Tools und Bibliotheken eine Hürde darstellen, hier bietet eine Schulung der zuständigen IT-Mitarbeiter eine schnelle Abhilfe.
Praxisbeispiel aus einem KMU
Ein mittelständisches Produktionsunternehmen wollte die Effizienz seiner Fertigungsprozesse steigern, indem es eine MLOps On-Prem-Lösung implementierte. Die Geschäftsleitung entschied sich dafür, Predictive Maintenance einzuführen, um Maschinenstillstände zu reduzieren. Nach der Einrichtung der Infrastruktur wurden historische Maschinendaten gesammelt, um damit ein Modell zu trainieren, das Wartungsbedarfe vorhersagen kann. Innerhalb weniger Monate konnten sie eine deutliche Reduktion der Ausfallzeiten feststellen, was zu erheblichen Einsparungen führte.
Konkrete Handlungsanleitung für die ersten 30 Tage
Tag 1-3: Bewertung der bestehenden IT-Infrastruktur hinsichtlich ihrer Eignung für MLOps.
Tag 4-7: Planung der notwendigen Erweiterungen oder Anpassungen der Hardware.
Tag 8-10: Installation und Konfiguration von wesentlichen Software-Werkzeugen und Bibliotheken.
Tag 11-14: Aufbau einer Pipeline zur Datenverwaltung und -verarbeitung.
Tag 15-20: Entwicklung und Test einfacher Machine-Learning-Modelle in der Testumgebung.
Tag 21-25: Schulung von Schlüsselmitarbeitern im Umgang mit den neuen Technologien.
Tag 26-30: Implementierung des Sicherheitskonzepts und Abschluss der finalen Tests.
Mit dieser schrittweisen Herangehensweise kann das Unternehmen effektiv MLOps On-Prem aufsetzen und betreiben, um die Wettbewerbsvorteile von Künstlicher Intelligenz voll auszuschöpfen.