What is MLOps?

Übersicht MLOps

MLOps ist ein interdisziplinärer Ansatz, der maschinelles Lernen, Software-Engineering und IT-Betrieb zusammenbringt. Er zielt darauf ab, einen reibungslosen Workflow für die Entwicklung, die Bereitstellung und das Monitoring von Anwendungen für maschinelles Lernen zu schaffen. MLOps umfasst ein breites Spektrum an Aktivitäten, wie z. B. Modelltraining, Versionskontrolle, Tests, Integration und Monitoring.

Bei korrekter Anwendung kann MLOps sicherstellen, dass Ihre Machine Learning-Projekte skalierbar, zuverlässig und effizient ablaufen. Hier sind einige wichtige Grundsätze von MLOps:

• Automatisierung: MLOps fördert die Automatisierung von Aufgaben, wie z. B. das Trainieren, Testen und Bereitstellen von ML-Modellen, um menschliche Fehler zu reduzieren und die Effizienz zu steigern.
• Kollaboration: MLOps fördert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Softwareentwicklern / ML Engineers und IT-Operations-Teams, so dass sie ihr jeweiliges Fachwissen nutzen können, um erstklassige Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und bereitzustellen.
• Reproduzierbarkeit: Bei MLOps ist die Reproduzierbarkeit von entscheidender Bedeutung. Dazu gehört die Dokumentation und Versionierung von Code, Daten und Modell-Konfigurationen, um sicherzustellen, dass sich Ergebnisse zuverlässig reproduzieren lassen.

Durch die Einführung von MLOps-Praktiken können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Machine-Learning-Projekte ausschöpfen, um innovative und leistungsstarke Lösungen zu entwickeln.

Warum MLOps wichtig ist

Ohne einen strukturierten Ansatz kann bereits die traditionelle Softwareentwicklung sehr herausfordernd sein. Das Gleiche gilt für die Entwicklung und die Bereitstellung von Machine Learning Modellen. An dieser Stelle kommt MLOps ins Spiel: MLOps kombiniert Machine Learning, DevOps und Data Engineering, um den gesamten ML-Lebenszyklus zu streamlinen und die spezifischen Herausforderungen, die mit Machine Learning-Modellen verbunden sind, effektiv zu bewältigen.

Herausforderungen bei der Verwaltung von Machine Learning Modellen

Bei der Verwaltung von ML-Modellen gibt es einige größere Herausforderungen.

Eine der zentralen Herausforderungen bei der Verwaltung von Modellen für maschinelles Lernen ist die Versionskontrolle. Da die Modelle ständig weiterentwickelt werden, kann die Verfolgung der verschiedenen Versionen schnell unübersichtlich werden. MLOps bietet hierfür einen strukturierten Ansatz, der es den Teams erleichtert, verschiedene Iterationen ihrer Modelle zu verwalten und zu deployen.

Die Reproduzierbarkeit ist eine weitere Herausforderung. MLOps ermöglicht es Unternehmen, reproduzierbare Pipelines zu bauen, um sicherzustellen, dass Modelle in unterschiedlichen Umgebungen einheitlich trainiert und bereitgestellt werden können.

Auch die Sicherheit stellt bei der Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen eine große Herausforderung dar, da es um die Verwaltung großer Mengen sensibler Daten geht. Solche Modelle sind anfällig für Angriffe, bei denen böswillige Akteure den Dateninput nutzen können, um das Modell zu überlisten.

Vorteile von MLOps für Unternehmen

Die Implementierung von MLOps bringt einige Vorteile mit sich, darunter:

• Bessere Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, Developern und Operations-Teams durch Bereitstellung eines standardisierten Frameworks.
• Verbesserte Performance und Zuverlässigkeit der ML-Models durch kontinuierliches Monitoring und Optimierung der Modelle.
• Mit MLOps können Modelle automatisch neu trainiert und neu bereitgestellt werden, wenn neue Daten zur Verfügung stehen, sodass sie stets aktuell und genau sind.
• Die Einführung von MLOps erhöht die Sicherheit, weil Sicherheitsaspekte über den gesamten Machine Learning Lifecycle integriert werden, von der Erstellung über das Training, die Bereitstellung und Nutzung bis hin zum Monitoring.

Fallstudien zeigen, wie MLOps in verschiedenen Bereichen erfolgreich implementiert wurde.

Wege um MLOps zu implementieren

Die Einführung von MLOps ist für Unternehmen, die ihre Arbeitsabläufe im Bereich des maschinellen Lernens straffen und optimieren möchten, von entscheidender Bedeutung. MLOps schlägt eine Brücke zwischen Data Scientists, Softwareentwicklern, ML Engineers und IT-Teams und gewährleistet eine effiziente Verwaltung und Bereitstellung von ML-Modellen.

In der Regel durchlaufen Unternehmen drei Phasen der MLOps-Implementierung:

Stufe 0: Hier beginnen Unternehmen gerade erst, MLOps-Praktiken einzuführen. Die Prozesse für die Modellentwicklung und -bereitstellung werden ad-hoc geschaffen und es fehlt an Standardisierung und Automatisierung.

Stufe 1: In diesem Stadium haben Unternehmen bereits begonnen, grundlegende MLOps- Methoden zu implementieren. Der Schwerpunkt liegt auf der Versionskontrolle für ihre Machine-Learning-Modelle und sie haben Pipelines für die Continuous Integration / Continuous Deployment (CI/CD) automatisiert.

Stufe 2: Auf diesem Level haben Unternehmen MLOps vollständig eingeführt. Sie haben ihre Infrastrukturen auf automatisierte Skalierbarkeit und Reproduzierbarkeit ausgelegt und legen Wert auf Monitoring und Beobachtbarkeit. Unternehmen auf dieser Stufe nutzen auch die neuesten Tools und Plattformen zur Verwaltung und Orchestrierung ihrer ML-Pipelines.

Durch die Einführung von MLOps auf den unterschiedlichen Ebenen können Unternehmen ihre Kapazitäten im Bereich des maschinellen Lernens verbessern, die Fehlerquote minimieren, die Kollaboration verbessern und ihre Modelle schneller auf den Markt bringen.

Die Kernprinzipien von MLOps

Im Mittelpunkt von MLOps stehen bestimmte Grundsätze, die die Effizienz und Zuverlässigkeit von ML-Projekten fördern sollen. Zu diesen Grundprinzipien gehören kontinuierliche Integration, kontinuierliche Bereitstellung und kontinuierliches Training.

Im Mittelpunkt von MLOps stehen bestimmte Grundsätze, die die Effizienz und Zuverlässigkeit von ML-Projekten fördern sollen. Zu diesen Grundprinzipien gehören kontinuierliche Integration, kontinuierliche Bereitstellung und kontinuierliches Training. In diesem Abschnitt sehen wir uns außerdem an, inwiefern MLOps die Kluft zwischen Data Science und IT-Betrieb schließt und welche entscheidende Rolle Automatisierung und verbesserte Feedbackschleifen spielen:

Continuous Integration (CI)

Bei MLOps steht kontinuierliche Integration (Continuous Integration) dafür, dass Änderungen an ML-Modellen häufig und automatisch getestet und validiert werden. Dieser Prozess trägt dazu bei, Fehler schon frühzeitig zu erkennen, und stellt sicher, dass neuer Code oder neue Daten keine existierenden Funktionen beeinträchtigen. Genau wie bei der traditionellen Softwareentwicklung fördert die Continuous Integration bei MLOps die Zusammenarbeit und die frühzeitige Fehlererkennung.

Continuous Delivery (CD)

Continuous Delivery in MLOps bezieht sich auf eine automatisierte Bereitstellung von ML-Modellen in verschiedenen Umgebungen, von Entwicklung-  über Tests-bis hin zu Produktivumgebungen. Sie stellt sicher, dass die Modelle konsistent und zuverlässig ohne manuelle Eingriffe bereitgestellt werden. CD-Pipelines können komplex sein und umfassen Schritte wie Datenvorverarbeitung, Modell-Training und Deployment, die alle systematisch und automatisiert verwaltet werden.

Continuous Training

Im Gegensatz zu konventioneller Software müssen ML-Modelle ständig lernen und sich entsprechend anpassen. Kontinuierliches Training stellt sicher, dass die Modelle stets mit den neuesten Daten aktualisiert werden und ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit beibehalten. Bei diesem Prozess werden die Modelle anhand neuer Daten neu trainiert und die neuesten Versionen sofort bereitgestellt.

Data Science & IT-Operations zusammenbringen

Ein Hauptziel von MLOps besteht darin, Data Scientists und Operations-Teams zusammenzubringen. In der Vergangenheit haben diese Teams meist isoliert voneinander gearbeitet, was ineffizient war und zu Missverständnissen geführt hat. MLOps fördert die Zusammenarbeit indem es Tools und Prozesse eingeführt werden, die eine reibungslose Kommunikation und Kollaboration zwischen diesen beiden wichtigen Arbeitsbereichen ermöglichen.

Automatisierung und verbesserte Feedback Loops

Automatisierung ist – wie auch bei DevOps – das Herzstück von MLOps. Dadurch lassen sich wiederkehrende Aufgaben effizienter gestalten, die manuelle Fehlerquote sinkt, und der ML-Entwicklungslebenszyklus wird beschleunigt.Darüber hinaus sorgt MLOps für bessere Feedbackschleifen, die es Data Scientists und ML-Engineers ermöglichen, echtes Feedback zu den bereitgestellten Modellen zu erhalten. Dieses Feedback fließt in die Verfeinerung der Modelle ein und stellt sicher, dass die Modelle auch bei veränderten Bedingungen effektiv bleiben.

Komponenten eines MLOps Framework

ML-Pipelines, Monitoring und Model Drift, Kollaboration und Feedback-Schleifen sowie Versionierung und Model Lineage spielen alle eine entscheidende Rolle für den Erfolg von ML-Projekten.

ML Pipelines

ML-Pipelines bilden das Herzstück von MLOps und streamlinen den Prozess von der Datenerhebung bis zur Modell-Bereitstellung. Beginnend mit der Datenerfassung werden Rohdaten gesammelt und in das System eingespeist. Diese Daten werden zunächst vorverarbeitet, wobei sie bereinigt und standardisiert werden. Als Nächstes werden im Rahmen des Feature Engineering sinnvolle Attribute abgeleitet oder hervorgehoben, damit die Modelle Muster erkennen können. Das Kernstück ist dann das Modelltraining, bei dem die Algorithmen aus den bereinigten Daten lernen. Sobald die Modelle zufriedenstellend funktionieren, werden sie für die Nutzung in der Praxis bereitgestellt.In dieser Pipeline muss jede Phase einen fließenden Übergang und die Zuverlässigkeit des gesamten Machine Learning-Prozesses gewährleisten.

Monitoring und Modelldrift

Das Monitoring ist ein Grundpfeiler, um die Gesundheit und Nachhaltighaltigkeit von Machine-Learning-Prozessen zu gewährleisten. Es umfasst die genaue Überwachung aller Leistungsmetriken der ML-Modelle, wenn sie in der Praxis laufen. Denn ein wesentliches Problem ist der Modelldrift, ein Phänomen, bei dem die Leistung eines ML-Modells aufgrund ständig neuer Daten nachlässt. Mit den richtigen MLOps-Komponenten und -Tools können Unternehmen solche Probleme jedoch schnell erkennen. Durch die Einbettung dieser Tools in ihre ML- Prozesse können Unternehmen nicht nur MLOps effektiv definieren, sondern auch sicherstellen, dass ihre Modelle relevant, genau und nützlich bleiben.

Kollaboration und Feedback-Schleifen

MLOps fördert die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, ML-Engineers und IT-Betriebs-Teams. Tools und Prozesse für bessere Zusammenarbeit sollen die Kommunikation und den Wissensaustausch untereinander erleichtern. Feedbackschleifen sorgen dafür, dass Erfahrungen und Probleme aus der Praxis wieder in den ML-Entwicklungsprozess einfließen, was so zu kontinuierlicher Verbesserung führt.

Versionierung und Model Lineage

Die Versionskontrolle ist bei MLOps unverzichtbar, um Änderungen an ML-Modellen, Datensätzen und Code zu verfolgen. Sie ermöglicht es den Unternehmen, Ergebnisse zu reproduzieren, Änderungen zu überprüfen und die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten. Die Model Lineage hingegen liefert eine Historie darüber, wie ein Modell trainiert wurde, einschließlich der verwendeten Daten und der ausgewählten Hyperparameter.

Validierung und Testing im Produktivbetrieb

Die Validierung von ML-Modellen in der Produktivumgebung ist ein wichtiger Schritt bei MLOps. Er umfasst die Bewertung der Modellperformance, die Erkennung von Anomalien und die Prüfung, ob die Modelle die vordefinierten Qualitätskriterien erfüllen. Validierungs- und Testverfahren stellen sicher, dass die Modelle in realen Szenarien zuverlässig und effektiv funktionieren.

Ein effektives MLOps-Framework kann Prozesse des maschinellen Lernens rationalisieren, die Genauigkeit der Modelle verbessern und eine effiziente Bereitstellung und Überwachung gewährleisten.

Das Team für MLOps

Ein MLOps-Team besteht aus Mitgliedern verschiedener Bereiche, darunter Data Scientists, Data Engineers, Software Engineers, DevOps-Experten und Produktmanagern, die jeweils unterschiedliche Fähigkeiten mitbringen.

Data Scientists

Data Scientists untersuchen Muster und Anomalien in großen Datensätzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Sie nehmen am Feature Engineering teil, um neue Variablen zu erstellen, die die Modelle für maschinelles Lernen verbessern, entwerfen Algorithmen und bewerten die Modellperformance anhand von Metriken wie Korrektheit und Genauigkeit. Sie validieren ihre Ergebnisse mithilfe statistischer Analysen, um die Zuverlässigkeit ihrer Modelle zu gewährleisten, sodass Unternehmen fundierte, datengetriebene Entscheidungen treffen können.

Data Engineers

Data Engineers konzentrieren sich in erster Linie auf den Aufbau und die Verwaltung der Pipelines, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen eingeholt, manipuliert und gespeichert werden. Sie führen Validierungsprüfungen und Bereinigungsprozesse durch, um eine hohe Qualität der Daten für die Analyse und das Modelltraining zu gewährleisten. Außerdem optimieren sie Datenbanken und Data Warehouses, damit diese die wachsenden Datenmengen effizient verarbeiten können, was für datengesteuerte Initiativen unerlässlich ist.

Software Engineers

Software Engineers erleichtern die Implementierung von ML-Modellen  in Produktionssysteme. Sie implementieren Best Practices für die Codequalität und entwickeln APIs und Services, die eine nahtlose Interaktion mit den Modellen ermöglichen. Durch etablierte Prozesse sorgen sie für wartbare und skalierbare Software und verbessern so die Effizienz von Initiativen zum maschinellen Lernen in Unternehmen.

DevOps Experten

DevOps-Experten verwalten die Infrastruktur, auf der die Machine-Learning-Modelle laufen, und stellen sicher, dass sie sicher und skalierbar ist. Sie automatisieren die Bereitstellungsprozesse durch CI/CD-Verfahren und ermöglichen so regelmäßige Updates unter Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit. Darüber hinaus implementieren sie Monitoring-Tools, um die Modellleistung in der Produktionsumgebung zu überwachen, und kümmern sich um die rasche Behebung von Problemen, damit die Qualität und Funktionalität von ML-Anwendungen erhalten bleibt.

Produktmanager

Die Produktmanager fungieren als Brücke zwischen den Endnutzern und den verschiedenen Teams innerhalb eines Unternehmens und definieren den Umfang von Machine-Learning- Projekten und setzen Prioritäten bei den Funktionen. Sie sammeln Benutzer- und Performance-Daten und berücksichtigen die Unternehmensziele, um eine Produkt-Roadmaps zu gestalten, an der sich die Entwicklung orientiert.

Gemeinsam arbeiten diese Spezialisten daran, die Lücke zwischen Data Science und Produktion zu schließen, indem sie ML-Modelle in den verschiedenen Phasen des Softwareentwicklungszyklus (SDLC) bereitstellen.

Best Practices für MLOps

Eine erfolgreiche MLOps-Implementierung verlangt die Befolgung wesentlicher Prinzipien in drei Bereichen: Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit, Continuous Integration und Deployment sowie Automatisierung und Orchestrierung.

• Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit sind wesentliche Bestandteile von MLOps. Durch den Einsatz von Versionskontrollsystemen wie Git können Teams Änderungen an Modellen für maschinelles Lernen nachverfolgen und die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse sicherstellen.
• Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) ist ein weiterer wichtiger Aspekt von MLOps. Durch die Automatisierung des Prozesses der Integration von Codeänderungen, des Testens und der Bereitstellung von ML-Modellen können Teams die Entwicklungszyklen beschleunigen und die Zuverlässigkeit der Modelle gewährleisten.
• Automatisierung und Orchestrierung spielen bei MLOps eine wichtige Rolle, da sie komplexe Arbeitsabläufe rationalisieren und verwalten. Mit Automatisierungstools können Teams sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Orchestrierungstools helfen bei der Verwaltung der End-to-End-ML-Pipeline und optimieren die Ressourcennutzung.

Durch die Befolgung dieser Best Practices für die Implementierung von MLOps können Unternehmen die Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit ihrer Maschine-Learning-Projekte verbessern. Mehr Informationen finden Sie in unserem eBook: 5 Tipps für die Anwendung von DevOps-Best-Practices auf MLOps.

MLOps vs. DevOps im Vergleich

MLOps weist zwar einige Ähnlichkeiten mit DevOps auf, bringt aber auch spezifische Herausforderungen mit sich. ML-Modelle erfordern im Vergleich zu herkömmlicher Software einen anderen Ansatz. In diesem Abschnitt gehen wir auf die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den beiden ein und zeigen die Bereiche auf, in denen MLOps glänzt.

Gemeinsamkeiten

1. Automatisierung: Sowohl DevOps als auch MLOps betonen Automatisierung, um Prozesse zu streamlinen und manuelle Eingriffe zu reduzieren. Bei DevOps dreht sich die Automatisierung häufig um die Bereitstellung von Code und Infrastruktur, während MLOps diese Automatisierung auf das Modelltraining und -bereitstellung ausdehnt.
2. Kollaboration: Beide Disziplinen legen Wert auf eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams. DevOps-Teams bringen Entwickler und IT-Betrieb zusammen, während MLOps die Kluft zwischen Data Scientists und Betriebsteams überbrückt.
3. Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD): CI/CD-Prinzipien sind sowohl für DevOps als auch für MLOps von grundlegender Bedeutung. Sie stellen sicher, dass Änderungen systematisch getestet und bereitgestellt werden und verringern so die Fehlerquote.

Unterschiede

1. Die Art der Artefakte: Bei DevOps sind die primären Artefakte Softwareanwendungen und Infrastruktur-Konfigurationen. Bei MLOps sind die wichtigsten Artefakte Modelle für maschinelles Lernen, Datensätze und zugehörige Metadaten.
2. Testing und Validierung: Während sich DevOps auf das Testen der Softwarefunktionen konzentriert, erweitert MLOps das Testing auf die Modellperformance und die Qualität der Daten. Die Validierung von ML-Modellen erfordert spezielle Techniken, einschließlich der Messung der Korrektheit, der Bewertung der Angemessenheit und der Erkennung von Vorurteilen.
3. Modelldrift und Monitoring: MLOps führt das Konzept der Modelldrift ein, wobei sich die Leistung eines Modells im Laufe der Zeit aufgrund von sich ändernden Datensätzen verschlechtert. Die Überwachung von ML-Modellen in der Produktion auf Drift und andere Probleme ist ein wichtiger Aspekt von MLOps.
4. Kontinuierliches Training: Im Gegensatz zu herkömmlicher Software müssen ML-Modelle kontinuierlich neu trainiert werden, um sich an die sich verändernden Daten anzupassen. MLOps bezieht diesen Aspekt in seinen Arbeitsablauf ein.
5. Data Governance: MLOps legt großen Wert auf Data Governance, um sicherzustellen, dass die für das Modelltraining und resultierenden Folgerungen verwendeten Daten korrekt und zuverlässig sind und etwaigen Vorgaben entsprechen.

Zur Zukunft von MLOps: Prognosen und Trends

So schnell wie sich der Bereich KI und ML weiterentwickelt, so entwickelt sich auch MLOps weiter. Im Folgenden stellen wir einige Prognosen und Trends für die Zukunft von MLOps und seiner zukünftigen Rolle hinsichtlich der Entwickung von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning vor.

Trend 1: Integration von KI-Ethik und Governance

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI und ML werden ethische Erwägungen und Governance von größter Bedeutung sein. Die Zukunft von MLOps wird eine verstärkte Integration von KI-Ethik, Fairness und Transparenz in ML-Workflows sehen.

Trend 2: Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Modellen

Der Bedarf an transparenten und interpretierbaren ML-Modellen wird immer größer. MLOps werden sich darauf konzentrieren, Tools und Praktiken zur Erklärung von Modellentscheidungen und zur Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu integrieren.

Trend 3: Automatisierte ML-Prozesse

Die Automatisierung wird weiterhin eine zentrale Rolle bei MLOps spielen. Zukünftige Entwicklungen werden eine verstärkte Automatisierung von Aufgaben wie Modellbereitstellung, Skalierung und Überwachung mit sich bringen.

Trend 4: Edge Computing und IoT

Edge Computing und das Internet der Dinge (IoT) treiben den Bedarf an MLOps an der Grenze voran. MLOps werden sich weiterentwickeln, um die Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen auf Edge-Geräten zu unterstützen.

Trend 5: Demokratisierung von MLOps

MLOps-Tools und -Praktiken werden für ein breiteres Publikum zugänglicher werden. Die Demokratisierung von MLOps wird Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Domänenexperten die Möglichkeit geben, eine aktive Rolle im ML-Betrieb zu übernehmen.

Die passende MLOps-Plattform wählen

Das MLOps-Ökosystem bietet eine Vielzahl von Tools und Plattformen zur Optimierung von ML-Workflows, und die Wahl der richtigen MLOps-Plattform ist für den Erfolg Ihrer maschinellen Lernprojekte entscheidend. Eine MLOps-Plattform überbrückt die Lücke zwischen Datenwissenschaftlern, Softwareingenieuren und Betriebsteams und gewährleistet eine nahtlose Zusammenarbeit und effiziente Bereitstellung.

Achten Sie bei der Auswahl einer MLOps-Plattform auf die folgenden Hauptmerkmale:

• Skalierbarkeit: Eine Plattform sollte mit den Anforderungen Ihres Unternehmens mitwachsen, wenn Ihre maschinellen Lernprojekte wachsen.
• Automatisierung: Eine effektive MLOps-Plattform automatisiert die verschiedenen Phasen des Lebenszyklus des maschinellen Lernens, spart Zeit und verringert das Fehlerrisiko.
• Versionierung und Reproduzierbarkeit: Die Plattform sollte Funktionen zur Versionskontrolle und Reproduzierbarkeit bieten.
• Überwachung und Beobachtbarkeit: Suchen Sie nach einer Plattform, die robuste Überwachungs- und Beobachtungsfunktionen bietet.
• Sicherheit und Governance: Die Plattform sollte eine sichere Speicherung, Zugangskontrollen und Auditing-Funktionen bieten.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Integration mit bestehenden ML-Tools und Frameworks.Eine gute MLOps-Plattform sollte sich mit gängigen Tools wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn sowie mit Frameworks wie Kubernetes und Docker integrieren lassen. Prüfen Sie jedenfalls Case Studies beliebter Plattformen, um die notwendigen Einblicke in die Features der Plattform, die Benutzerfreundlichkeit und die Auswirkungen auf die Bereitstellung Ihrer Machine-Learning-Projekten zu erhalten.

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