MLOPS - OPERATIONEN FÜR MASCHINELLES LERNEN

Wir setzen MLOps ein, um zuverlässige Produkte in kürzester Zeit zu industrialisieren.

KI-TECHNOLOGIE

Unsere MLOps-Methodik liefert schnell und effektiv skalierbare KI-Modelle.

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die es einem System ermöglicht, durch virtuose Algorithmen und nicht durch explizite Programmierung kontinuierlich aus Daten zu lernen. Es bietet potenziellen Wert für Unternehmen, die Daten nutzen, um die subtilen Veränderungen im Verhalten, in den Präferenzen und in der Zufriedenheit ihrer Kunden besser zu verstehen.

Doch trotz dieser Fähigkeiten bringt maschinelles Lernen auch Herausforderungen und Risiken mit sich. Erstens müssen komplexe ML-Modelle regelmäßig aufgefrischt werden, was hohe Kosten für den Produktionseinsatz verursachen kann. Zweitens, wenn die Datenqualität nicht genau überwacht wird, kann die KI schnell unter Leistungsdrift und Verzerrungen leiden.

Um diese Herausforderungen zu lösen, schließen wir die Lücke zwischen Proofs of Concepts (POC) und Produktion, indem wir unsere Machine Learning Operations (MLOps) Methodik auf alle unsere Daten- und KI-Projekte anwenden.

Unsere Methodik ist vom DevOps-Ansatz inspiriert, der von den innovativsten Softwareunternehmen verwendet wird und Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops) kombiniert.
Sie zielt darauf ab, den Lebenszyklus der Systementwicklung zu verkürzen und eine kontinuierliche Bereitstellung mit hoher Softwarequalität zu gewährleisten.

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Unser MLOps-Ansatz hilft Unternehmen bei der nahtlosen Industrialisierung und Skalierung ihrer KI-Produkte.

Der traditionelle Ansatz, die Fähigkeiten des Maschinellen Lernens zu nutzen, hat mehrere Nachteile:

Data Scientists sehen kaum Produktionseinschränkungen voraus. Sie arbeiten in Silos ohne Interaktion mit Software- oder Dateningenieuren. Ihre One-Shot-Analysen in Python-Notebooks müssen von nachgelagerten Ingenieuren nachbearbeitet werden, um den Anforderungen der Industrialisierung gerecht zu werden. Dies führt zu Langsamkeit und verkürzt die Markteinführungszeit.

Ein Mangel an Agilität, der zu einem hohen operativen Risiko führt. Sollten sich die erstellten Algorithmen als voreingenommen, instabil oder anfällig für Kundenunzufriedenheit erweisen, können Unternehmen nicht in einem akzeptablen Zeitrahmen reagieren.

Wir denken "product first", um Unternehmen dabei zu helfen, ihre KI-Assets reibungslos in die Produktion zu überführen und gleichzeitig Einschränkungen und Risiken bei der Industrialisierung zu berücksichtigen. Unser MLOps-Modell basiert auf einem soliden Ökosystem, und wir wenden die gleichen Prozesse für jedes KI-Projekt an, das wir liefern, vom POC bis zur Produktbereitstellung.

ERFOLGREICHER MLOPS-ANSATZ

Um die üblichen Fallstricke zu vermeiden, mit denen viele Unternehmen konfrontiert sind, die ihre Datentransformation beschleunigen wollen.

Pre-packaged solutions by department

Ein solider Überwachungsstack.

Wir testen alle Daten, Funktionen und Modelle vor jeder neuen Version, um Qualitäts- oder Leistungsabweichungen zu vermeiden.

Unsere Daten, Modelle und Lernexperimente werden alle versioniert und protokolliert, um ein schnelles Rollback im Falle von Produktionsstörungen zu gewährleisten.

Our Learn

Eine widerstandsfähige Infrastruktur für maschinelles Lernen.

Wir betten alle Vermögenswerte des maschinellen Lernens (Code, Daten, Modelle) in eine Pipeline für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CICD) ein, um eine schnelle und nahtlose Einführung in die Produktion zu gewährleisten.

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Eine starke Kultur der Zusammenarbeit.

Wir stellen sicher, dass alle Beteiligten auf der gleichen Ebene arbeiten und die besten Praktiken der Softwareentwicklung auf datenwissenschaftliche Projekte anwenden (Versionierung, Einsatzumgebungen, Tests).

Lesen Sie unseren Data Science Blog-Beitrag, in dem wir erklären, wie wir MLOPS für unsere Kunden anwenden.