Machine Learning Operations (MLOps) Services

MLOps Service für Ihr Unternehmen

Überblick

Machine Learning Operations (MLOps) ist eine Reihe von Best Practices für die Erstellung, Bereitstellung, Wartung und Verwaltung von Lösungen für maschinelles Lernen. Durch die Nutzung von MLOps können Data-Science-Teams ihre Machine-Learning-Workflows rationalisieren und Modelle schneller und zuverlässiger liefern und gleichzeitig eine größere Skalierbarkeit gewährleisten.

Diese Praktiken können den Zeit- und Kostenaufwand für die Erstellung von Lösungen für maschinelles Lernen reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit und Effizienz ihrer Modelle verbessern, was Ihnen letztendlich dabei hilft, einen Geschäftsvorteil zu erzielen.

Machine Learning Initiativen unterstützen Ihre Ziele

Vorteile von MLOps

• Verbesserte Skalierbarkeit von Data-Science

  Verbesserte Skalierbarkeit von Data-Science

  Die Anwendung der Best Practices von MLOps führt zu einer verbesserten Kommunikation und einer engeren Zusammenarbeit zwischen Data Engineers, Data Scientists und DevOps Engineers. Außerdem ermöglicht es Ihnen Ihre Data-Science-Initiativen zuverlässig zu skalieren.

• Optimierung von Research und Development

  Durch den nahtlosen Zugriff auf die benötigten Daten können Ihre Data Scientists die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Lösung Ihrer Geschäftsprobleme erhöhen. Mit der Möglichkeit, Business Cases schnell zu validieren, können Sie Konzepte reibungslos umsetzen und den Return on Investment beschleunigen. 

• Reduzierte Nacharbeit und Kosten für die Datenaufbereitung

  Reduzierte Nacharbeit und Kosten für die Datenaufbereitung

  Wiederverwendbare Frameworks für die Datenvorbereitung, zentralisierte Funktionsspeicher und ML-Pipeline-Vorlagen reduzieren die Projektkosten und vermeiden sich wiederholende Entwicklungsaufgaben.

• Anpassung an das sich ändernde Geschäftsumfeld

  Indem Sie die Genauigkeit Ihres Modells ständig überwachen, es bei Bedarf neu trainieren und A/B-Tests mit mehreren Echtzeitmodellen integrieren, stellen Sie eine kontinuierliche Optimierung und die bestmögliche Leistung Ihrer Lösung sicher.

• Reduziertes Risiko fehlerhafter Ergebnisse

  Gewinnen Sie mehr Vertrauen in Ihre ML-Initiativen, indem Sie Ihre Modelle anhand der richtigen Datensätze evaluieren. Implementieren Sie wiederholbare Prozesse, ermöglichen Sie die Erklärbarkeit Ihrer ML-Lösungen und schützen Sie Ihre Daten mit robusten Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen.

Ihre Vorteile mit einem umfassenden MLOps-Service

Operative Automatisierung des maschinellen Lernens

Die MLOps-Services von Objectivity zielen darauf ab Best Practices anzuwenden, um die Entwicklung, Bereitstellung, Verwaltung und Überwachung von Modellen für maschinelles Lernen zu optimieren. Mit dem MLOps-Ansatz können Sie neue ML-Modelle schneller einrichten und die Qualität der Lösungen verbessern. Zusätzliche Elemente von MLOps, wie z. B. die Echtzeitüberwachung von Produktionslösungen können Ihnen melden, ob Ihre Modelle immer noch aktuelle Vorhersagen liefern oder neu trainiert werden müssen.

Gemeinsam wählen wir die für Sie beste Infrastruktur für Ihre ML-Umgebung (Cloud, On-Premises oder Open Source), sorgen für eine ordnungsgemäße Integration und einen einfachen Zugriff auf Ihre Daten und stellen Ihren Data Scientists die Tools zur Verfügung, die sie benötigen. Das endgültige Modell wird automatisch mit dem richtigen Maß an Governance und Überwachung in der Produktion bereitgestellt. Außerdem gewinnen Sie eine nahtlose Zusammenarbeit in allen Bereichen, zwischen Data Engineering, Data Science und Infrastrukturteams, die CI/CD-Prozesse integrieren.

Egal, ob Sie Machine Learning Operations (MLOps) evaluieren und konzipieren oder maßgeschneiderte End-to-End-MLOps-Plattformen erstellen möchten, unsere Spezialisten unterstützen Sie auf Ihrem Weg.

Sie erhalten:

• Skalierbare Lösungen für die Datenerfassung zur Vereinfachung des Integrationsmanagements.
• Wiederverwendbare Feature Stores, ML-Pipeline-Vorlagen und CI/CD-Funktionen für reibungslose Bereitstellungen.
• Automatisierte und einheitliche ML-Prozesse, die als Grundlage für effizientes Experimentieren und einen kürzeren Weg zur Produktion dienen, wobei der Geschäftswert mit geringem Engineering-Aufwand geliefert wird.

 

Warum Objectivity?

Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Partner

Etablierte MLOps-Praxis

Durch die Nutzung unserer Erfahrung aus verschiedenen Entwicklungsbereichen – Data Science, Data Engineering, Softwareentwicklung, Cloud und Infrastruktur – können wir umfassende Lösungen liefern, die verschiedene Herausforderungen des Bereitstellungsprozesses für maschinelles Lernen angehen. 

Erfahrung mit Cloud-Lösungen

Mit unserem umfassenden Know-how in der Entwicklung und Einrichtung von Cloud-basierten Lösungen für verschiedene Branchen können Sie sicher sein, dass Ihre ML-Initiativen eine skalierbare, zuverlässige und kostengünstige Grundlage aufweisen. 

End-to-End-Ansatz

Wir bieten MLOps-Services ganz nach dem Motto End-to-End an, um Ihnen die größtmögliche Kontrolle und den höchsten Komfort zu bieten. Angefangen bei Consulting und Advisory Services über Analyse und Prozessdesign, technische Architektur und Entwicklung bis hin zu Hypercare und Langzeitbetreuung. 

Zweckmäßige Lösungen

Die von uns gelieferten Lösungen sind immer auf die spezifischen Geschäftsanforderungen und die vorhandene IT-Infrastruktur zugeschnitten. Mit unserem individuellen, beratenden Ansatz und unserer Erfahrung in der Durchführung komplexer IT-Projekte, können Sie Ihre ML-Initiativen effizient umsetzen. 

Schulung und Weiterbildung Ihres Teams

Die Einführung einer neuen MLOps-Praxis ist ein Change-Management-Prozess. Daher bieten wir Schulungen und Upskilling-Services an, um alle Teammitglieder mit dem notwendigen Wissen auszustatten, um die höchste Effizienz bei der Arbeit auf einer MLOps-Plattform zu erreichen. 

Unser Ansatz

Bewährte Methoden

• #1 Auswerten

  • Definieren Sie Ihre Ziele und wie diese in Ihre Datenstrategie passen
  • Beschreiben Sie Ihren aktuellen ML-Betriebslebenszyklus
  • Bewerten Sie Ihre Umgebung anhand eines MLOps-Reifegradmodell
  • Listen Sie die Tools auf, die Sie verwenden
  • Bestimmen Sie Ihre Fähigkeiten in Data Science

• #2 Konzipieren

  • Entwerfen Sie gemeinsam mit Ihrem Team einen durchgängigen ML-Lifecycle-Prozess
  • Empfehlen Sie Technologien, die Ihren Anforderungen entsprechen
  • Erkennen Sie zusätzliche Rollen, die der Prozess erfordert
  • Identifizieren Sie spezifische Maßnahmen, die Sie zu einer höheren MLOps-Reife führen

• #3 Erstellen

  • Richten Sie die Infrastruktur ein
  • Erstellen Sie eine MLOps-Plattform:

  - Datenerfassung

  - Feature-Store

  - MLOps-Pipelines

  -Modellregistrierungs- und Bereitstellungsdienste

  - Modellüberwachung

  - DevOps-Infrastruktur

  • Erweitern Sie bei Bedarf Ihr Team mit zusätzlichen Datenrollen

• #4 Anpassen 

  • Übergabe der MLOps-Plattform 
  • Schulen und qualifizieren Sie Ihr Datenteam 
  • Wechseln Sie zu Hypercare und Wartung