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# Einführung
MLOps – eine Abkürzung für Operationen des maschinellen Lernens – umfasst eine Reihe von Techniken zur maßstabsgetreuen Bereitstellung, Wartung und Überwachung von Modellen für maschinelles Lernen in Produktions- und realen Umgebungen: alles unter robusten und zuverlässigen Arbeitsabläufen, die einer kontinuierlichen Verbesserung unterliegen. Die Popularität von MLOps hat in den letzten Jahren dramatisch zugenommen, was auf die Zunahme und das beschleunigte Wachstum generativer und Sprachmodelle zurückzuführen ist.
Kurz gesagt, MLOps dominiert die technische Landschaft der künstlichen Intelligenz (KI) in der Industrie, und dies wird voraussichtlich auch im Jahr 2026 so bleiben, da neben den KI-Systemen selbst ständig neue Frameworks, Instruments und Greatest Practices weiterentwickelt werden. Dieser Artikel gibt einen Überblick und diskutiert fünf hochmoderne MLOps-Traits, die das Jahr 2026 prägen werden.
# 1. Coverage-as-Code und automatisierte Modell-Governance
Worum geht es? Einbetten ausführbarer Governance-Regeln in Geschäfts- und Organisationsumgebungen in MLOps-Pipelines, auch bekannt als Richtlinie als Codeist ein Development auf dem Vormarsch. Unternehmen streben nach Systemen, die Equity, Datenherkunft, Versionierung, Einhaltung von Vorschriften und andere Werberegeln automatisch als Teil der laufenden CI/CD-Prozesse (Steady Integration und Steady Supply) für KI- und maschinelle Lernsysteme integrieren.
Warum wird es im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein? Angesichts des zunehmenden regulatorischen Drucks, der zunehmenden Risikobedenken von Unternehmen und der zunehmenden Modellimplementierungen, die eine manuelle Governance unerreichbar machen, ist es notwendiger denn je, nach automatisierten, überprüfbaren MLOps-Praktiken zur Richtliniendurchsetzung zu suchen. Diese Praktiken ermöglichen es Groups, KI-Systeme unter nachweisbarer Systemkonformität und Rückverfolgbarkeit schneller auszuliefern.
# 2. AgentOps: MLOps für Agentensysteme
Worum geht es? KI-Agenten, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) und anderen Agentenarchitekturen basieren, haben in Produktionsumgebungen in letzter Zeit eine bedeutende Präsenz erlangt. Daher benötigen Unternehmen dedizierte Betriebsrahmen, die den spezifischen Anforderungen entsprechen, damit diese Systeme erfolgreich sein können. AgentOps hat sich als die neue „Evolution“ der MLOps-Praktiken herausgestellt, definiert als die Disziplin zur Verwaltung, Bereitstellung und Überwachung von KI-Systemen auf der Grundlage autonomer Agenten. Dieser neuartige Development definiert seine eigenen Betriebspraktiken, Instruments und Pipelines, die zustandsbehaftete, mehrstufige Lebenszyklen von KI-Agenten berücksichtigen – von der Orchestrierung bis zur dauerhaften Zustandsverwaltung, der Prüfung von Agentenentscheidungen und der Sicherheitskontrolle.
Warum wird es im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein? Wenn Agentenanwendungen wie LLM-basierte Assistenten in die Produktion übergehen, führen sie zu neuen betrieblichen Komplexitäten – einschließlich der Beobachtbarkeit des Speichers und der Planung von Agenten, der Erkennung von Anomalien usw. –, für deren effektive Handhabung standardmäßige MLOps-Praktiken nicht ausgelegt sind.
# 3. Operative Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit
Worum geht es? Die Integration von Modernste Erklärbarkeitstechniken – wie Laufzeiterklärer, automatisierte erläuternde Berichte und Erklärungsstabilitätsmonitore – sind als Teil des gesamten MLOps-Lebenszyklus ein wichtiger Weg, um sicherzustellen, dass moderne KI-Systeme nach dem Einsatz in großen Produktionsumgebungen interpretierbar bleiben.
Warum wird es im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein? Die Nachfrage nach Systemen, die in der Lage sind, transparente Entscheidungen zu treffen, steigt weiter an, was nicht nur von Wirtschaftsprüfern und Regulierungsbehörden, sondern auch von Interessenvertretern aus der Wirtschaft vorangetrieben wird. Dieser Wandel zwingt MLOps-Groups dazu, erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) zu einer zentralen Fähigkeit auf Produktionsebene zu machen, die nicht nur dazu dient, schädliche Abweichungen zu erkennen, sondern auch das Vertrauen in Modelle zu wahren, die sich tendenziell schnell weiterentwickeln.
# 4. Verteilte MLOps: Edge, TinyML und Federated Pipelines
Worum geht es? Ein weiterer zunehmender MLOps-Development betrifft die Definition geeigneter MLOps-Muster, -Instruments und -Plattformen stark verteilte Bereitstellungenwie zum Beispiel TinyML auf dem Gerät, Edge-Architekturen und föderiertes Coaching. Dies umfasst Aspekte und Komplexitäten wie gerätebewusstes CI/CD, den Umgang mit intermittierender Konnektivität und die Verwaltung dezentraler Modelle.
Warum wird es im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein? Es besteht ein zunehmender Bedarf, KI-Systeme an den Rand zu drängen, sei es aus Latenz-, Datenschutz- oder finanziellen Gründen. Daher ist der Bedarf an Betriebstools, die föderierte Lebenszyklen und gerätespezifische Einschränkungen verstehen, von entscheidender Bedeutung, um neue MLOps-Anwendungsfälle sicher und zuverlässig zu skalieren.
# 5. Grüne und nachhaltige MLOps
Worum geht es? Nachhaltigkeit steht heute im Mittelpunkt der Agenda quick jeder Organisation. Daher ist die Einbeziehung von Aspekten wie Energie- und Kohlenstoffmetriken, energiebewusstem Modelltraining und Modellinferenzstrategien sowie effizienzgesteuerten Key Efficiency Indicators (KPIs) in MLOps-Lebenszyklen von entscheidender Bedeutung. Bei Entscheidungen über MLOps-Pipelines muss ein effektiver Kompromiss zwischen Systemgenauigkeit, Kosten und Umweltauswirkungen angestrebt werden.
Warum wird es im Jahr 2026 von entscheidender Bedeutung sein? Große Modelle, die eine kontinuierliche Neuschulung erfordern, um auf dem neuesten Stand zu bleiben, bringen steigende Rechenanforderungen und damit auch Nachhaltigkeitsbedenken mit sich. Dementsprechend müssen Organisationen an der Spitze der MLOps-Welle der Nachhaltigkeit Priorität einräumen, um Kosten zu senken, Nachhaltigkeitsziele wie die Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDGs) zu erreichen und neu entstehende Vorschriften einzuhalten. Der Schlüssel liegt darin, grüne Kennzahlen zu einem zentralen Bestandteil des Betriebs zu machen.
# Zusammenfassung
Organisationsführung, aufkommende agentenbasierte Systeme, Erklärbarkeit, verteilte und Edge-Architekturen sowie Nachhaltigkeit sind fünf Aspekte, die die neuesten Richtungen der MLOps-Traits prägen, und es wird erwartet, dass sie alle im Jahr 2026 auf dem Radar stehen. In diesem Artikel wurden sie alle besprochen und dargelegt, worum es bei ihnen geht und warum sie im kommenden Jahr von entscheidender Bedeutung sein werden.
Iván Palomares Carrascosa ist ein führender Autor, Redner und Berater in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Deep Studying und LLMs. Er schult und leitet andere darin, KI in der realen Welt zu nutzen.