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Im Bereich des maschinellen Lernens (ML) besteht ein weit verbreiteter Irrglaube darin, dass die Kernherausforderung ausschließlich in der Entwicklung ausgefeilter Modelle liegt. Wie jedoch von Jason Jabbour, Kai Kleinbard und Vijay Janapa Reddi von der Harvard University festgestellt wurde, ist ein ebenso entscheidender, aber oft übersehener Aspekt die Ingenieurskunst, die erforderlich ist, um diese Modelle in robuste, skalierbare und effiziente Systeme zu verwandeln. Während viele ML-Entwickler sich gerne auf die spannende Modellierungsarbeit konzentrieren, ist die notwendige Systemtechnik – vergleichbar mit der Arbeit von Raketentechnikern, die Triebwerke für Astronauten bauen – grundlegend, um den realen Einsatz und die Nutzbarkeit von ML-Lösungen zu ermöglichen.\n\nMaschinelles Lernen und Systemtechnik sind tief miteinander verbunden. Moderne ML-Modelle, insbesondere die aufstrebende Klasse großer Sprachmodelle (LLMs) und generativer KI, erfordern enorme Rechenressourcen, von GPUs und TPUs bis hin zu umfangreichem Datenspeicher und verteilten Rechenframeworks. Ohne ein gründliches Verständnis und eine Optimierung der zugrunde liegenden Infrastruktur können Trainingszeiten unpraktisch lang werden, die Inferenzlatenz steigen und die Betriebskosten erheblich zunehmen. Daher erfordern erfolgreiche ML-Lösungen einen integrierten Ansatz, der Modellinnovationen mit systemtechnischen Entscheidungen zu Hardware, Bereitstellungsstrategien und Ressourcenmanagement in Einklang bringt.\n\nTrotz der Bedeutung dieser Integration sind Lehrmaterialien, die sich auf ML-Systemtechnik konzentrieren, nach wie vor rar. Die meisten vorhandenen Lehrbücher und Kurse betonen die Theorie des Deep Learning und die algorithmische Entwicklung, wodurch eine Wissenslücke in Bereichen wie hardwarebewusster Optimierung, großflächiger Bereitstellung und Systemzuverlässigkeit entsteht. Um diese Lücke zu schließen, präsentiert sich MLSysBook.ai als wertvolle Open-Source-Ressource, die ursprünglich durch Initiativen der Harvard University entwickelt wurde. Sie bietet einen umfassenden Überblick über Prinzipien von ML-Systemen, die auf verschiedene Maßstäbe anwendbar sind, von winzigen eingebetteten Geräten, die ressourceneffiziente Quantisierungstechniken wie INT8 verwenden, bis hin zu großen Rechenzentren, die Formate mit höherer Präzision wie FP16 einsetzen.\n\nMLSysBook.ai deckt wesentliche Phasen des ML-Lebenszyklus ab, einschließlich Datenengineering, Modellentwicklung, Optimierung, Bereitstellung sowie fortlaufender Überwachung und Wartung. Effektives Datenengineering stellt sicher, dass Rohdaten so vorbereitet und verwaltet werden, dass sie ein genaues und effizientes Modelltraining unterstützen. Die Modellentwicklung konzentriert sich auf die Erstellung und Verfeinerung von Algorithmen, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind. Die Optimierung verbessert die Modellleistung innerhalb der durch die Zielhardware und Systemressourcen vorgegebenen Grenzen. Die Bereitstellung umfasst die Integration von Modellen in Produktionsumgebungen mit Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit. Schließlich gewährleisten kontinuierliche Überwachung und Wartung die Systemzuverlässigkeit und ermöglichen die Anpassung an neue Daten oder Anforderungen im Zeitverlauf.\n\nDie Ressource verbindet zudem Konzepte mit praktischen Werkzeugen im TensorFlow-Ökosystem und zeigt, wie spezifische Frameworks und Hilfsmittel jede Phase des Lebenszyklus unterstützen, um effiziente ML-Systeme zu bauen. Darüber hinaus integriert MLSysBook.ai SocratiQ, einen KI-gestützten generativen Assistenten, der große Sprachmodelle nutzt, um interaktive, personalisierte Lernerfahrungen zu schaffen. SocratiQ verwandelt passives Lesen in einen ansprechenden Prozess, indem es dynamisch Quizfragen generiert, die ein tieferes Verständnis und aktive Teilnahme beim Erlernen der Prinzipien des ML-Systemengineerings fördern.
