Machine Lear­ning Modelle effek­tiv einsetzen


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.

Vom Ent­wick­lungs­sys­tem in die große weite Welt


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.


Machine Lear­ning Operations


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.


Erfah­rung & Kom­pe­tenz


In einer Viel­zahl von Pro­jek­ten in unter­schied­li­chen Bran­chen habe wir bei saracus bereits eine Viel­zahl von Kun­den beim Auf­bau von Daten­ana­lyse-Platt­for­men und der Pro­duk­tiv­set­zung von Machine Lear­ning Model­len unter­stützt. Hier­auf auf­bau­end haben wir Best Prac­tice Frame­works, Vor­ge­hens­mo­delle und Refe­renz­ar­chi­tek­tu­ren für on-pre­mise und Cloud-Umge­bun­gen (AWS, Azure, GCP) ent­wi­ckelt. Pro­fi­tie­ren auch Sie in Ihrem Pro­jekt von die­sem Erfahrungsschatz.


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