Produktivsetzung und Betrieb

Die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen nimmt etwa 25% der Zeit von Datenwissenschaftlern in Anspruch, während 75% der Modelle nie über die experimentelle Phase hinausgehen, was einen erheblichen Produktivitätsengpass darstellt. Automatisierte Bereitstellungs- und Nachtrainingsprozesse verkürzen die Zeit bis zur Marktreife und senken die Betriebskosten. Dies ist das Thema von Machine-Learning Operations - oder kurz MLOps. MLOps ist eine Extrapolation des DevOps-Ansatzes, um den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen einzubeziehen. Modelle verschlechtern sich mit der Zeit, weil sich der Input ändert. MLOps führt ein kontinuierliches Nachtrainieren in Verbindung mit Modellüberwachung und Leistungsbewertung ein. Es speichert eine Versionshistorie nicht nur von Code, sondern auch von Daten und Modellen. Die Versionierung von Daten ermöglicht es Datenwissenschaftlern, den Überblick darüber zu behalten, woher ihre Daten stammen. Die Versionierung von Modellen ermöglicht es, die Modellqualität im Entwicklungsprozess effizient zu verfolgen. Wir helfen Ihnen, Ihren Deployment- und Betriebsprozess mit Trainings-Pipelines (TFX, MLflow, Pachyderm, Kubeflow, Weights & Biases), Registry, Serving, Monitoring und CI/CD-Orchestrierung zu automatisieren. Darüber hinaus benötigt jede Machine-Learning-Anwendung eine Infrastruktur, auf der sie ausgeführt werden kann, in vielen Fällen für Tausende von Benutzern mit einer schnellen Reaktionszeit. Wir richten Infrastructure-as-Code (IaC) ein unter Benutzung von Kubernetes, Terraform oder Ansible in Cloud-Umgebungen oder on-premise. Senden Sie uns eine kurze Nachricht über das Webformular oder rufen Sie uns an, um Ihr Deployment- und Betriebs-Setup zu besprechen.