Jedes Machine Learning Modell kann seinen Wert erst dann zeigen, wenn es produktiv genutzt wird. Wir unterstützen Sie bei der Produktivsetzung mit unserer Expertise und langjährigen Erfahrung – vom ersten Architekturkonzept bis zur konkreten Umsetzung in Ihrer Systemlandschaft.
Jedes Machine Learning Modell kann seinen Wert erst dann zeigen, wenn es produktiv genutzt wird. Wir unterstützen Sie bei der Produktivsetzung mit unserer Expertise und langjährigen Erfahrung – vom ersten Architekturkonzept bis zur konkreten Umsetzung in Ihrer Systemlandschaft.
Gute Machine Learning und KI-Modelle zu entwickeln ist eine Herausforderung, die Erfahrung, Wissen und technisches Know-How erfordert. Eine ebenfalls große Herausforderung ist es aber, diese Modelle von den Systemen der Entwickler in ein produktives Umfeld, in den Arbeitsalltag zu übernehmen. Hierbei sind eine Vielzahl von Punkten zu berücksichtigen, angefangen von der technischen Architektur über CI/CD bis hin zur Modellüberwachung.
Einrichtung und Betrieb einer Machine Learning Plattform
Einheitliche, skalierbare Plattform - Eine einheitliche, skalierbare Plattform ist Kern jedes Projekts, sei es in der Cloud oder on premise. Dies entlastet die Data Science-Teams, vereinfacht Betrieb und Wartung und stellt sicher, dass immer genau die benötigten Resourcen für effektive Machine Learning Operations zur Verfügung stehen.
CI/CD-Pipeline – CI/CD-Pipelines stellen eine reproduzierbare, stabile Umgebung sicher, vereinfachen die Produktivsetzung und vermeiden Bedienfehler. Gerade für Machine Learning Modelle mit ihren typischerweise vielfältigen Abhängigkeiten bietet eine gut durchdachte CI/CD-Pipeline erheblichen Mehrwert.
Modellüberwachung – Machine Learning-Modelle in der Produktion müssen permanent überwacht werden. Nur so lässt sich erkennen, wie gut ein Modell tatsächlich ist und wann eine Überarbeitung oder Re-Training notwendig wird.
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