AI Use Cases

GenAI Accelerator

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.

Beschrei­bung


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.

Lösun­gen

Vom Ent­wick­lungs­sys­tem in die große weite Welt




KI, Data Sci­ence und Advan­ced Ana­ly­tics trei­ben die Digi­ta­li­sie­rung voran, doch ihre Umset­zung birgt Her­aus­for­de­run­gen. Ohne hoch­wer­tige Daten und eine robuste Infrastruktur kön­nen selbst die bes­ten Modelle ihr Poten­zial nicht ent­fal­ten. Hier set­zen Data Engi­nee­ring und ML Ops an, die gemein­sam die Grund­lage für daten­ge­trie­bene Lösun­gen bilden. 

Data Engi­nee­ring sorgt für die Samm­lung, Ver­ar­bei­tung und Bereit­stel­lung von Daten. Mit Tech­no­lo­gien wie Apa­che Kafka, Air­flow, Spark und Snow­flake wer­den Daten­pipe­lines ent­wi­ckelt, die Daten aus ver­schie­de­nen Quel­len in Echt­zeit oder im Batch-Modus inte­grie­ren und trans­for­mie­ren. Diese Daten sind die Basis für prä­zise Ana­ly­sen und leis­tungs­starke Machine Learning-Modelle.

ML Ops geht einen Schritt wei­ter, indem es sicher­stellt, dass KI- und Machine Lear­ning-Modelle naht­los in Pro­duk­ti­ons­um­ge­bun­gen inte­griert, kon­ti­nu­ier­lich über­wacht und opti­miert wer­den. Tools wie MLf­low, Kube­flow oder Ten­sor­Flow Exten­ded (TFX) unter­stüt­zen dabei die Auto­ma­ti­sie­rung und Ska­lie­rung des Modell­e­bens­zy­klus. Durch die Ver­bin­dung von Data Engi­nee­ring und ML Ops schaf­fen Unter­neh­men nicht nur robuste Daten­lö­sun­gen, son­dern auch nach­hal­tige KI-Anwen­dun­gen, die fle­xi­bel und zukunfts­si­cher sind.

Kom­po­nen­ten

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.

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