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.
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.
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.
Best Practices bei der Chatbot-Entwicklung
Damit Ihnen ein Chatbot als smarter Assistent einen Mehrwert bieten kann, muss das Konzept von Anfang an gut durchdacht sein. Doch wie kann ein Chatbot einem Unternehmen einen konkreten Mehrwert liefern und welche Technologien stecken in einem Chatbot? Hier gibt es unsere Best Practices, vom Konzept bis zur Realisierung.
Wie können wir Sie mit einer leistungsfähigen Machine Learning Plattform unterstützen?
+49 7541 70078-703