Modelle auf Edge-Devices zu bringen ist kein Standard-Deployment – das zeigt sich im gesamten Life-Cycle: von der Datenpipeline über das Feature-Engineering bis zur Modellüberwachung. In dieser Folge diskutieren wir, wie sich gängige MLOps-Ansätze verändern, wenn Netzwerk, Datenschutz oder Ressourcen limitiert sind. Wir sprechen über typische Architektur-Entscheidungen, sinnvolle Deployment-Strategien und warum Murphys Law auf Edge-Setups besonders gut zutrifft. Am Ende bleibt die Erkenntnis: ohne triftigen Grund bleibt man besser in der Cloud.
**Zusammenfassung**
- Edge Computing verändert die Art und Weise, wie Modelle in der Data Science implementiert werden
- Offline-Serving ist der einfachste Fall, während Online-Serving komplexere Anforderungen hat
- Latenz ist ein kritischer Faktor bei der Nutzung von Edge-Devices
- Datenbeschaffung kann über Push- oder Pull-Ansätze erfolgen
- Feature Engineering muss an die Einschränkungen von Edge-Devices angepasst werden
- Modelltraining kann sowohl zentral als auch lokal auf Edge-Devices erfolgen
- CI/CD-Prozesse müssen an die spezifischen Anforderungen von Edge-Devices angepasst werden
- Monitoring ist entscheidend, um die Leistung von Modellen auf Edge-Devices zu bewerten
- Die Qualität der Daten und der Sensoren hat einen direkten Einfluss auf die Modellleistung
- Ein erfolgreicher Einsatz von Edge Computing erfordert enge Zusammenarbeit zwischen Data Science und Engineering-Teams
**Links**
📬 Fragen, Feedback oder Themenwünsche?
Schreibt uns gern an: podcast@inwt-statistics.de
