Vom Prototyp zum Betrieb

Ein Prototyp mit fester Adresse ist noch kein Betrieb

Verpacken, versionieren, vorsichtig ausrollen und im Zweifel zurückrollen: der Teil des Projekts, der über Vertrauen entscheidet und meist zu spät geplant wird.

KI-generiertDieses Bild wurde mit KI erzeugt · Yves Hoppe / KI / cmt
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Worum es geht

Der Prototyp funktioniert, das Produkt fehlt trotzdem

Im Notebook stimmen die Zahlen. Das Modell trifft, die Auswertung sieht gut aus, die Fachabteilung ist begeistert. Dann kommt die Frage, wie es in die tägliche Arbeit kommt, und plötzlich geht es um Bibliotheksversionen, um Zugriff auf Daten zur Laufzeit, um Antwortzeiten und darum, wer nachts angerufen wird.

Die häufigste Bruchstelle ist die Vorverarbeitung. Im Training werden Werte auf eine bestimmte Weise skaliert, Kategorien auf eine bestimmte Weise kodiert, fehlende Werte auf eine bestimmte Weise ersetzt. Wird davon im Betrieb auch nur eine Kleinigkeit anders gemacht, liefert dasselbe Modell andere Ergebnisse, und niemand sieht einen Fehler, weil nichts abstürzt.

Was das kostet, merkt man erst am ersten schlechten Tag. Ohne Versionierung ist unklar, welcher Stand die fragliche Vorhersage erzeugt hat, ohne Rückweg bleibt nur die Hoffnung auf einen schnellen Fix, und ohne Überwachung erfährt es zuerst die Kundschaft.

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Schritt für Schritt

Schritt für Schritt

  1. 1

    Die Einheit schnüren

    Pack Modell, Vorverarbeitung, Abhängigkeiten und Einstiegspunkt in ein Artefakt, das sich ohne weiteres Wissen starten lässt. Beschreib die erwarteten Eingabefelder samt Typen und Wertebereichen und lass die Anwendung diese Beschreibung prüfen.

    Geschafft, wenn: dasselbe Artefakt läuft lokal und in der Testumgebung mit identischem Ergebnis

  2. 2

    Im Register eintragen

    Leg den Stand mit Kennung, Trainingsdatenstand, Code-Stand und Auswertungsergebnissen im Modellregister ab und setz ihn auf einen klaren Zustand. Ohne diesen Eintrag lässt sich später nicht beantworten, was am fraglichen Tag lief.

    Geschafft, wenn: zu jeder Version stehen Herkunft und Freigabestand fest

  3. 3

    Gegen echte Anfragen testen

    Spiel aufgezeichnete Anfragen aus dem Betrieb gegen die verpackte Einheit und vergleiche die Ergebnisse mit denen aus dem Training. Abweichungen an dieser Stelle sind fast immer Unterschiede in der Vorverarbeitung.

    Geschafft, wenn: die Ausgaben stimmen mit den Trainingsergebnissen überein

  4. 4

    Im Schatten mitlaufen lassen

    Schick den Produktivverkehr zusätzlich an das neue Modell, ohne seine Antworten zu verwenden. Beobachte Antwortzeiten, Fehler und die Verteilung der Ausgaben im Vergleich zum laufenden Stand.

    Geschafft, wenn: das neue Modell hält den Verkehr aus und antwortet plausibel

  5. 5

    Anteil schrittweise erhöhen

    Leite zunächst einen kleinen Teil des echten Verkehrs auf den neuen Stand und erhöhe ihn in Stufen. Leg vor dem Start fest, welche Kennzahlen einen Abbruch auslösen und wer ihn dann tatsächlich anordnet.

    Geschafft, wenn: die fachlichen Kennzahlen bleiben auf jeder Stufe stabil

  6. 6

    Den Rückweg testen

    Schalte in einer ruhigen Phase bewusst auf den vorherigen Stand zurück und stoppe die Zeit. Wenn dafür ein neuer Auslieferungslauf nötig ist, ist der Rückweg zu langsam.

    Geschafft, wenn: die Umschaltung dauert Minuten und braucht keinen neuen Build

  7. 7

    Überwachung scharf stellen

    Richte Alarme auf technische und fachliche Werte ein und sorg für einen Rückkanal, über den das tatsächliche Ergebnis später eingesammelt wird. Halte fest, wer bei welchem Alarm was tut.

    Geschafft, wenn: ein Alarm landet bei einer benannten Person mit klarer Handlungsanweisung

Sechs Stationen zwischen Training und Betrieb

  1. 01 Modell, Vorverarbeitung und Abhängigkeiten werden zu einer Einheit verpackt.
  2. 02 Jeder Stand bekommt eine Kennung im Modellregister.
  3. 03 Die Testumgebung prüft dieselbe Einheit, die später live geht.
  4. 04 Das neue Modell rechnet zuerst im Schatten mit.
  5. 05 Der Verkehrsanteil steigt schrittweise, mit festen Abbruchwerten.
  6. 06 Überwachung und Rückweg stehen, bevor der alte Stand abgeschaltet wird.
Was du mitnimmst

Was du nach dieser Seite abhaken kannst

Der Weg in den Betrieb besteht aus wenigen Stationen, die sich einzeln abarbeiten lassen. Die Reihenfolge ist dabei wichtiger als die Werkzeugwahl, denn jede übersprungene Station meldet sich später zurück.

Modell und Vorverarbeitung bündeln

Du lieferst beides als eine Einheit aus, damit die Aufbereitung im Betrieb exakt der aus dem Training entspricht.

Abhängigkeiten einfrieren

Du fixierst Bibliotheksversionen und Laufzeitumgebung, damit derselbe Stand überall dasselbe Ergebnis liefert.

Herkunft nachweisen

Du kannst zu jeder Vorhersage Modellstand, Datenstand und Konfiguration benennen, ohne in Chatverläufen zu suchen.

Schrittweise ausrollen

Du kennst Schattenbetrieb und schrittweise Verkehrsanteile und legst vorher fest, welche Werte einen Abbruch auslösen.

Rückweg erprobt haben

Du hast den vorherigen Stand lauffähig vorliegen und die Umschaltung mindestens einmal in Ruhe durchgespielt.

Fachliche Werte überwachen

Du beobachtest nicht nur Antwortzeiten, sondern auch die Verteilung der Eingaben und den Anteil übersteuerter Empfehlungen.

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Reproduzierbar verpacken

Ein Modell allein ist nicht lieferfähig. Dazu gehören die Bibliotheksversionen, mit denen es trainiert wurde, die Vorverarbeitung der Eingaben und die Beschreibung, welche Felder in welchem Format erwartet werden. Der klassische Fehler ist eine Vorverarbeitung, die im Training in einem Skript steckt und im Betrieb im Anwendungscode nachgebaut wird, denn ab da driften beide auseinander.

Verpack Modell und Vorverarbeitung als eine Einheit und frier die Abhängigkeiten ein. Ein Container mit fixierten Versionen und einem definierten Einstiegspunkt ist der übliche Weg, weil dieselbe Einheit dann auf dem Rechner der Entwicklung, in der Testumgebung und in der Produktion läuft.

Versionieren, und zwar alles

Eine Modellversion allein reicht nicht. Nachvollziehbar wird eine Vorhersage erst, wenn du zu ihr Modellstand, Trainingsdatenstand, Code und Konfiguration zurückverfolgen kannst. Ein Modellregister hält diese Verbindung fest und gibt jedem Stand eine Kennung, mit der er später eindeutig ansprechbar ist.

Sinnvoll ist zusätzlich ein Zustand je Version: in Entwicklung, freigegeben, im Einsatz, ausgemustert. So lässt sich beantworten, welcher Stand am fraglichen Tag tatsächlich Anfragen beantwortet hat, und genau das fragt im Zweifel jemand aus der Fachabteilung oder der Revision.

Vorsichtig ausrollen

Ein Modell direkt gegen den vollen Verkehr zu tauschen ist die riskanteste Variante. Üblich sind stattdessen zwei Muster: eine Schattenphase, in der das neue Modell dieselben Anfragen mitrechnet, ohne dass seine Antworten verwendet werden, und ein Anteil des echten Verkehrs, der schrittweise erhöht wird.

Die Schattenphase beantwortet die Frage, ob das neue Modell technisch trägt und ob seine Ausgaben plausibel sind, ohne Risiko für die Nutzung. Der schrittweise Anteil beantwortet die Frage, ob sich die fachlichen Kennzahlen halten. Beides braucht vorher eine Festlegung, welche Werte einen Abbruch auslösen, sonst wird mitten im Rollout diskutiert.

Den Weg zurück vorbereiten

Zurückrollen ist keine Notmaßnahme, sondern eine geplante Funktion. Das setzt voraus, dass der vorherige Stand noch lauffähig vorliegt, dass die Schnittstelle unverändert geblieben ist und dass jemand die Umschaltung ohne neuen Auslieferungslauf auslösen kann.

Der unangenehme Fall ist ein Modellwechsel, der zugleich das Eingabeformat ändert. Dann hängt der Rückweg auch am aufrufenden System. Deshalb gilt: Formatänderungen und Modellwechsel nicht im selben Schritt ausliefern.

Probier den Rückweg einmal in Ruhe aus, bevor du ihn brauchst. Ein Rückweg, den niemand je gegangen ist, ist eine Annahme.

Überwachen, was hinterher zählt

Technische Werte wie Antwortzeit, Fehlerquote und Auslastung sind die Pflicht. Interessanter sind die fachlichen: die Verteilung der Ausgaben, der Anteil der Fälle, in denen ein Mensch die Empfehlung übersteuert, und die Eingabedaten selbst, denn dort kündigt sich eine Verschlechterung zuerst an.

Wichtig ist ein Rückkanal für das tatsächliche Ergebnis. Bei vielen Anwendungen erfährst du erst Tage oder Wochen später, ob eine Vorhersage richtig war. Wer diesen Abgleich nicht von Anfang an einplant, kann später keine Aussage über die Güte im Betrieb treffen.

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Häufige Fragen

Reicht es, das Modell hinter eine Schnittstelle zu stellen?
Für einen Prototyp ja. Im Betrieb fehlen dann Versionierung, ein geprüfter Rückweg, die Überwachung der Eingabedaten und die Absicherung, dass die Vorverarbeitung exakt der aus dem Training entspricht. Genau diese Punkte verursachen später Ausfälle und unerklärliche Ergebnisse.
Brauchen wir dafür Kubernetes?
Nicht zwingend. Für ein Modell mit überschaubarem Verkehr reicht oft eine einfache Containerauslieferung oder ein verwalteter Dienst der Cloud-Plattform. Kubernetes lohnt sich, wenn mehrere Modelle nebeneinander laufen, unterschiedliche Ressourcen brauchen und automatisch skalieren sollen.
Wie oft sollte ein Modell neu ausgerollt werden?
Nicht nach Kalender, sondern nach Anlass: wenn die Überwachung eine Verschlechterung zeigt, wenn sich die Datengrundlage erkennbar verschiebt oder wenn sich die fachlichen Anforderungen ändern. Ein fester Takt ist nur dann sinnvoll, wenn die Daten selbst einem festen Takt folgen.
Wer ist im Betrieb zuständig, das Fachteam oder der IT-Betrieb?
Beide, mit klarer Schnittstelle. Bewährt hat sich, dass der Betrieb Verfügbarkeit, Auslieferung und Ressourcen verantwortet und das Fachteam die inhaltliche Güte, mit einem gemeinsamen Alarmweg. Ungeklärte Zuständigkeit zeigt sich immer am selben Punkt: Ein Modell wird schlechter, und niemand fühlt sich angesprochen.

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