Definition
Model Deployment, also die Bereitstellung eines Modells, ist die Phase im Lebenszyklus von Machine Learning, in der ein neues Modell in eine Produktionsumgebung überführt und für Endbenutzer zugänglich gemacht wird.
Überblick über Model Deployment
Das Designen, Entwickeln und Trainieren eines Machine-Learning-Modells ist erst der Anfang – damit Ihr Modell tatsächlich genutzt werden kann, müssen Sie es auch bereitstellen. Hier kommt Model Deployment, also die Modellbereitstellung, ins Spiel. Als Prozess, der Modelle für maschinelles Lernen (= Machine Learning, ML) in Produktionsumgebungen verfügbar macht, ist Model Deployment ein entscheidender Schritt im gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus.
Lesen Sie weiter, um mehr über Model Deployment zu erfahren – einschließlich Funktionsweise, welche Herausforderungen bei der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen auftreten können und Best Practices, insbesondere im Hinblick auf Sicherheit.
Was ist Model Deployment?
Model Deployment ist der Prozess, bei dem ein Machine-Learning-Modell in eine Produktionsumgebung überführt wird, sodass Endbenutzer damit interagieren können. Nach der Bereitstellung führt das Modell eine sogenannte Inferenz durch, d. h., es trifft Vorhersagen oder generiert Inhalte auf der Grundlage neuer Eingaben.
Vor der Bereitstellung durchlaufen Modelle mehrere Prozesse, die früher im Machine-Learning-Lebenszyklus stattfinden. Dazu gehören das Modell-Design (bei dem Entwickler und Data Scientists festlegen, wie ein Modell funktionieren soll), die Entwicklung (das Schreiben des Codes, der die Algorithmen eines Modells steuert) und das Training (bei dem ein Modell durch die Analyse großer Datenmengen lernt, relevante Muster zu erkennen).
Der Prozess des Model Deployments ist mit der Bereitstellung von Anwendungen im Rahmen des Softwareentwicklungs-Lebenszyklus (= Software Development Life Cycle, SDLC) vergleichbar. Genauso wie Software Developer eine neu entwickelte Anwendung in eine Produktionsumgebung überführen müssen, bevor Nutzer darauf zugreifen können, müssen Machine-Learning-Entwickler ein Modell bereitstellen, um es für den Einsatz in der Praxis verfügbar zu machen.
Model Deployment vs. Model Serving
Die Modellbereitstellung ähnelt dem Model Serving, aber es handelt sich um zwei unterschiedliche Prozesse.
Während Model Deployment den Prozess beschreibt, bei dem ein trainiertes Modell in eine Produktionsumgebung überführt wird, bezieht sich Model Serving darauf, Nutzern zu ermöglichen, mit dem Modell zu interagieren – normalerweise über APIs oder einen Webservice.
Technisch gesehen könnte ein Modell bereitgestellt werden, ohne dass es bedient werden kann. Das bedeutet, dass das Modell zwar in eine Produktionsumgebung überführt wurde, Endnutzer jedoch keinen Zugriff auf Umgebung oder Modell haben. Um das Modell tatsächlich nutzbar zu machen, muss es also nicht nur bereitgestellt werden, sondern auch bedienbar sein.
Man könnte argumentieren, dass Model Serving eine Phase innerhalb des übergeordneten Model-Deployment-Prozesses ist. Dennoch ist es wichtig, zwischen Deployment und Serving zu unterscheiden, da sie unterschiedliche Aktivitäten beschreiben.
Wie funktioniert die Bereitstellung eines Machine-Learning-Modells?
Die genaue Vorgehensweise bei der Modellbereitstellung kann je nach Verwendungszweck und Anforderungen an die Umgebung variieren. Im Allgemeinen umfasst der Deployment-Prozess von Modellen für maschinelles Lernen jedoch die folgenden zentralen Punkte:
- Auswahl der Produktionsumgebung: Softwareingenieure wählen eine Umgebung aus, die für das Hosting des Modells in der Produktion geeignet ist. Dabei sollten sie Faktoren wie den Bedarf an spezieller Hardware, die Skalierbarkeit der Infrastruktur zur Bewältigung von Nutzungsschwankungen und akzeptable Latenzzeiten berücksichtigen.
- Migration der Modell-Datenschicht: Machine-Learning-Modelle benötigen in der Regel Datenressourcen in der Produktionsumgebung, um Inferenz zu unterstützen. Ist der Data Layer vom Modell entkoppelt, können die Daten unabhängig vom Modell bereitgestellt werden.
- Bereitstellung des Modells: Neben der eigentlichen Übertragung des Modells in die Produktionsumgebung kann das Team auch das Modell selbst migrieren.
- Serving des Modells: Wie bereits erwähnt, muss das Modell bedient werden können, indem es über eine API oder einen Webservice zugänglich gemacht wird, damit User damit interagieren können.
Um den Migrationsprozess zu optimieren und das Risiko von Fehlern – etwa durch unvollständige Datenübertragungen – zu verringern, können Teams Modelle zum Beispiel mithilfe von Containern verpacken. Container sind bei der Modellbereitstellung (und der Softwarebereitstellung im Allgemeinen) besonders vorteilhaft, da sie eine einheitliche Umgebung für die Paketierung und Ausführung von Modellen schaffen.
Das bedeutet, dass Unterschiede zwischen der Umgebung, in der das Modell trainiert und getestet wurde, und der Produktionsumgebung seltener zu unerwartetem Verhalten führen. Wenn das Modell sowohl während der Tests als auch in der Produktion in einem Container ausgeführt wird, sollte es in beiden Umgebungen konsistent funktionieren.
Herausforderungen bei der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
Verschiedene Faktoren können ein erfolgreiches Model Deployment erschweren. Zu den häufigsten Herausforderungen – zusammen mit den möglichen Lösungen – gehören:
- Infrastrukturkosten: Modelle können erhebliche CPU- und Speicherressourcen verbrauchen, was nach der Bereitstellung zu hohen Kosten führen kann. Daher sollten Teams eine kosteneffiziente Hosting-Infrastruktur wählen.
- Inkonsistente Umgebungen: Wie bereits erwähnt, können Unterschiede zwischen Test- und Produktionsumgebung dazu führen, dass sich das Modell nach der Bereitstellung unerwartet verhält. Die einheitliche Verpackung von Modellen zum Beispiel mit Containern hilft, dieses Problem zu entschärfen.
- Sicherheit und Compliance: Da Modelle sensible Daten enthalten können, ist die sichere Verwaltung der Ressourcen bei der Bereitstellung eines Modells in der Produktionsumgebung von entscheidender Bedeutung.
- Potenziell missbräuchliche Nutzung des Modells: Nach der Bereitstellung und Freigabe für Endbenutzer könnten Modelle durch Angriffstechniken wie Prompt-Injection missbraucht werden. Um diese Risiken zu verringern, sollten Modelle so bereitgestellt und bedient werden, dass eine missbräuchliche Nutzung verhindert wird. Beispielsweise indem APIs so gestaltet werden, dass sie Nutzer blockieren, die innerhalb kurzer Zeit eine ungewöhnlich hohe Anzahl von Anfragen senden – da dies auf einen automatisierten Angriff zur Einschleusung schädlicher Prompts und zur Analyse der Modellantworten hindeuten könnte.
Best Practices für Model Deployment
Um die Modellbereitstellung zu optimieren und eine erfolgreiche Inferenz sicherzustellen, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:
Sorgen Sie für Konsistenz in der Produktionsumgebung
Wie bereits erwähnt, ist eine konsistente Test- und Produktionsumgebung essenziell, um unerwartetes Modellverhalten zu vermeiden.
Wenn die Umgebung, in der die Modellinferenz stattfindet, stark von der Testumgebung abweicht, besteht das Risiko, dass Tests Performance- oder Sicherheitsprobleme nicht erkennen, die nur unter bestimmten Produktionsbedingungen (aber nicht bei Tests) auftreten.
Nutzen Sie Versionskontrolle
Um Fehler während oder nach der Bereitstellung leichter beheben zu können, sollten Versionskontroll-Tools eingesetzt werden. Neben der Verwaltung des Codes im Modell kann die Versionskontrolle auch Konfigurationsdateien managen, die das Verhalten des Modells steuern.
Durch die automatische Nachverfolgung von Änderungen können frühere Versionen eines Modells schnell wiederhergestellt werden, falls es zu Performance- oder Sicherheitsproblemen kommt.
Managen Sie Sicherheitsrisiken
Sicherheitsrisiken können in jeder Phase des Machine-Learning-Lebenszyklus auftreten – nicht nur bei der Bereitstellung. Dennoch ist es besonders wichtig, potenzielle Risiken wie unautorisierte Zugriffe auf Modelle oder zugehörige Daten zu minimieren, während das Modell in die Produktionsumgebung migriert wird.
Zudem sollten Teams sicherstellen, dass alle Layer der Host-Infrastruktur der Produktionsumgebung – einschließlich physischer Server, virtueller Maschinen, Betriebssysteme und Container-Runtimes usw. – sicher und auf dem neuesten Stand sind, um Angriffe auf die Modell-Hosting-Umgebung zu verhindern.
Automatisieren Sie die Modellbereitstellung
Entwickler können die Modellbereitstellung automatisieren, indem sie das Modell und seinen Data Layer nach Abschluss der Tests automatisch in die Produktionsumgebung überführen.
Ein automatisiertes Deployment spart nicht nur Zeit, sondern verringert auch das Risiko menschlicher Fehler. Zudem ermöglicht es einen konsistenten und vorhersehbaren Bereitstellungsprozess, der bei jedem neuen Modell oder Update problemlos wiederholt werden kann.
Wählen Sie die richtige Infrastruktur
Grundsätzlich kann Modellinferenz mit jeder Art von Infrastruktur durchgeführt werden – ob auf physischen oder virtuellen Servern, in einer On-Premises- oder Cloud-Umgebung. Abhängig von den Anwendungsfällen und Performance-Zielen eines Modells kann jedoch eine bestimmte Infrastruktur besser geeignet sein als eine andere.
Beispielsweise ist eine Cloud-Infrastruktur von Vorteil, wenn die Anzahl der Nutzer stark schwankt, da sich die Ressourcen damit flexibel skalieren lassen. Ebenso kann die Bereitstellung von Modellen am Netzwerkrand (Edge) statt in zentralen Rechenzentren sinnvoll sein, wenn eine extrem niedrige Latenz Priorität hat. Durch Edge-Model-Deployment wird die Übertragungszeit der Daten zwischen Nutzern und Modell verkürzt.
Model Deployment mit JFrog optimieren
Durch die Optimierung des Modellmanagements in allen Phasen des Machine-Learning-Lebenszyklus erleichtert JFrog den Übergang von der Entwicklung über das Testen bis hin zum Deployment – und sorgt gleichzeitig für eine reibungslose Integration mit gängigen ML-Frameworks über die APIs und SDKs von JFrog. Darüber hinaus sorgen die Sicherheitsfunktionen von JFrog für den Schutz Ihres ML-Codes und Ihrer Artefakte in allen Phasen des Entwicklungsprozesses.
