Offline vs. Online ML-Pipelines: Der Schlüssel zur Skalierung von KI

Dieser Artikel hebt den entscheidenden Unterschied zwischen Offline- und Online-Machine-Learning-Pipelines beim Aufbau skalierbarer KI-Systeme hervor. Offline-Pipelines verarbeiten Daten im Batch-Verfahren, z. B. Datenerfassung, ETL und Modelltraining, während Online-Pipelines Vorhersagen in Echtzeit oder nahezu Echtzeit an Benutzer liefern. Der Artikel betont die Wichtigkeit der Trennung dieser Pipelines und verwendet eine Feature-Pipeline zum Feintuning eines Summarisierungs-SLM als Beispiel. Er erklärt, wie man einen reproduzierbaren, nachvollziehbaren und skalierbaren Prozess zur Datensatzgenerierung mithilfe von MLOps-Frameworks wie ZenML erstellt. Dieser Prozess extrahiert Daten aus MongoDB, verarbeitet sie in mehreren Schritten und veröffentlicht sie schließlich auf Hugging Face. Das Verständnis dieser Trennung ist entscheidend für den Aufbau robuster KI-Systeme in der Produktion.