MLOps: Praktische Erkenntnisse aus der Überbrückung der Kluft zwischen ML-Entwicklung und Produktion

Nachdem ich mehrere Machine-Learning-Teams durch den Übergang vom Prototyp zur Produktion geführt habe, habe ich aus erster Hand erlebt, wie sich die Disziplin MLOps von einem lose definierten Konzept zu einer kritischen Unternehmensfunktion entwickelt hat. Diese Entwicklung verlief nicht geradlinig - viele der Praktiken, die wir heute als Standard betrachten, entstanden durch Versuch und Irrtum in der gesamten Branche. In diesem Artikel teile ich Einblicke aus der Implementierung von MLOps in Organisationen unterschiedlicher Größe und Reifegrade, beleuchte aktuelle Trends und biete praktische Anleitungen basierend auf Herausforderungen aus der realen Welt der Implementierung.