Produktive KI-Lösungen mit MLOps

KI-basierte Produkte skalieren mit MLOps in der Cloud

Sie haben mit einem Proof of Concept bewiesen, dass ihr Use Case mit Ihrem Machine Learning Algorithmus funktioniert? Und möchten nun ein produktives, marktfähiges Produkt entwickeln? Häufig ist der vermeintlich letzte Schritt („nur noch den PoC produktiv setzen“) eine große Hürde. Für den automatisierten Betrieb muss umfangreiche Infrastruktur aufgebaut werden, die den Modelllebenszyklus von Datenaufbereitung bis Deployment umfasst. Während Sie Ihren Fokus auf die Weiterentwicklung Ihres Algorithmus setzen, übernehmen wir für Sie die Eingliederung in den Produktivbetrieb.

Ihr Ansprechpartner

Julian Mehne
Julian Mehne
Data Scientist Machine Learning

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+49 7541-70078-719

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Dabei sind folgende Punkte bei der Umsetzung der marktfähigen Lösung besonders wichtig:

  • Klassische Softwareprodukte und KI Algorithmen werden in der Regel inkrementell weiterentwickelt. 

  • Bei KI Anwendungen hingegen testet ein Team an Data Science Experten parallel mit einer Vielzahl an Varianten unterschiedlicher Eingangsdaten, Parameter, Features und Modelle. Diese Varianten müssen jeweils entwickelt, gemonitort und historisiert werden.

  • DevOps trifft ML-Know-how: durch die drei Artefakte Code, Modell, Daten und ihre Beziehungen erhöht sich die Komplexität zu klassischen Softwareprojekten. 

  • Dieses Spezialwissen können wir bieten.

Unsere Technologien im Überblick

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Vom PoC zu einer produktiven KI-Lösung mit MLOps

Mit unserem professionellem und strukturierten Vorgehen überführen wir Ihren prototypisch implementierten KI Use Case bzw. PoC in eine produktive, nutzbare Softwarelösung. 

So gehen wir vor im MLOps Lifecycle: Je nach Ihren individuellen Anforderungen unterstützen wir Sie gern bei einzelnen oder allen Schritten im Prozess.

 

Vollautomatisierter ML Model Lebenszyklus mit einer voll automatisierten MLOps Pipeline

Bestellbare Leistungen - das bieten wir Ihnen konkret

Konfiguration einer/eines skalierbaren/produktiven/marktreifen ML Anwedung/Produkts:

  • Einsatz von Azure Machine Learning, AWS Sagemaker oder anderen für Ihren Anwendungsfall passende Services sowie praktisch unbegrenzter Cloud Speicher, z.B. mit Amazon S3 oder Azure Blob Storage

Kollaborative „Data Science“ Entwicklungsumgebung:

  • für eine bessere Skalierung
      

Automatisierte Deployment Pipeline, um automatisiert ML Modelle produktiv setzen:

  • z.B. mit Kubeflow

Ganzheitliche Betriebsüberwachung der ML-Pipeline:

  • von Datenaufbereitung bis Modellbetrieb, z.B. mit AWS Cloudwatch oder Azure Monitoring und Application Insights

Überwachung der Vorhersagequalität und automatisiertes Nachtrainieren zur Verbesserung der Vorhersagequalität

  • Automatisierte Bewertung der Vorhersagequalität (z.B. F1-Score, AUC) und Erkennung sich verändernder Eingangsdaten
      

ML Modell Versionierung und Historisierung

  • um reproduzierbare Ergebnisse von Machine Learning Modellen und eingesetzten Daten zu erzielen

On Demand Support zur Optimierung der implementierten ML Modelle

  • Check der implementierten ML Modelle, Evaluierung alternativer Verfahren, Identifikation von Optimierungspotentialen

Ihre Vorteile mit der MLOps Lösung von doubleSlash

Sie profitieren von einem erfahrenen IT-Partner, der umfangreiches KI-Wissen und Know-How im Bereich der professionellen Softwareentwicklung miteinander verbindet. Sie beschleunigen so Ihre Time to Market und ersparen sich eine Menge Komplexität im Projekt.
Wir überführen Ihren prototypisch implementierten KI Use Case bzw. PoC in eine produktive Softwarelösung. Hierzu kombinieren wir unsere jahrelange Erfahrung in der Realisierung und dem Betrieb zuverlässiger IT-Systeme mit unserem umfangreichen Know-How im Bereich Machine Learning und Künstlicher Intelligenz. Dieser Mix aus Technologie-, Methoden- und Prozesskompetenz hilft Ihnen, in kurzer Zeit kosteneffizient eine robuste, zuverlässige und skalierbare KI Anwendung aufzubauen.
 

Skalierfähigkeit und schnelle Time to market

  • Mit einer skalierbaren Cloudlösung arbeiten Sie in verteilten Teams und an verschiedenen Modell-Varianten effizient und transparent zusammen – auch bei wachsendem Bedarf.
  • Sie können Ihre Innovationen fortlaufend weiterentwickeln – bei gleichzeitiger Stabilität der KI-Anwendungen – und schnell zu einer produktiven Lösung kommen.

Reproduzierbarkeit und Nachvollziehbarkeit

  • Ergebnisse, Empfehlungen und Vorhersagen ihrer KI-Modelle sind zu jedem Zeitpunkt nachvollziehbar, da sie im Nachhinein exakt reproduzierbar sind – dank Modellversionierung.

Automatisierung und Skalierbarkeit

  • Dynamische Lastanpassung durch automatisiertes Deployment und Skalierung.
  • Effizienzsteigerung durch hohe Automatisierung.

Wiederverwendbarkeit

  • Standardisierte Prozesse erlauben die effiziente Bereitstellung von Machine Learning Modellen und zusätzlichen Softwarebausteinen in unterschiedlichen Umgebungen.
  • Der Einsatz von Good Practices, vorgefertigten Softwarebausteinen und standardisierten Services reduziert den Entwicklungsaufwand erheblich.

KI Anwendungen einfach im Blick behalten

  • Robuste Machine Learning Software, die zuverlässig funktioniert.
  • Änderungen an Software und ML-Modellen werden gezielt gesteuert und nachverfolgt.
  • Kontinuierliche Überwachung der Modellperformance zum frühzeitigen Erkennen von Modellschwächen.

Leitfaden für erfolgreiche Machine Learning Projekte

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Machine Learning Verfahren in der Praxis

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