MLOps (LLMOps)
Definition
MLOps bündelt die Praktiken, um KI-Anwendungen zuverlässig in Produktion zu bringen und zu halten — Versionierung, automatisiertes Testen, Deployment, Überwachung und kontrolliertes Aktualisieren.
Ein Modell im Notebook ist kein Produkt. MLOps (für Sprachmodelle auch LLMOps) überträgt die Disziplin moderner Softwareauslieferung auf KI: Prompts, Modelle und Datenquellen werden versioniert, Änderungen automatisiert gegen Evaluations-Testsätze geprüft, Releases kontrolliert ausgerollt und im Betrieb überwacht.
Das ist entscheidend, weil KI-Systeme sich verändern, ohne dass man den Code anfasst: Ein Anbieter aktualisiert sein Modell, Nutzerverhalten verschiebt sich, Daten veralten. Ohne MLOps bemerkt man Qualitätsabfall erst durch Beschwerden. Mit MLOps schlagen automatische Prüfungen und Monitoring an, bevor Nutzer betroffen sind — die Grundlage für verantwortbaren Dauerbetrieb.
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