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Data & KI

Machine Learning Dienstleistungen

Erreichen Sie nahtlose Modellintegration, einwandfreie Performance und maximalen ROI mit den umfassenden MLOps Services von ELEKS.
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Was ist MLOps?
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Was Sie mit den MLOps Services von ELEKS erhalten

Mit den MLOps Services von ELEKS können Sie Ihren Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen rationalisieren, indem Sie die Lebenszyklen der Modellentwicklung verkürzen. Dieser Ansatz minimiert den Bedarf an manuellen Eingriffen und ermöglicht schnelle Experimente und Iterationen. Ihr Team gewinnt an Agilität und Flexibilität beim Testen und Bereitstellen von ML-Modellen und hilft Ihnen, Ihre datengetriebenen Lösungen schneller auf den Markt zu bringen, indem der Lebenszyklus der ML-Modellentwicklung verkürzt wird.

Dank unserer robusten DevOps- und Data Science-Expertise können Ihre Machine-Learning-Modelle selbst bei komplexen Arbeitslasten nahtlos skaliert werden - und das bei optimalen Infrastrukturkosten. Unsere End-to-End MLOps Services bieten fachkundige Unterstützung und Beratung während des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens und stellen sicher, dass Ihre Projekte den technologischen Anforderungen und Geschäftszielen entsprechen.

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Vorteile der Dienstleistung

Wie Unternehmen von
MLOps Dienstleistungen profitieren

01
Kürzere Lebenszyklen der Modellentwicklung

Die MLOps Services von ELEKS beschleunigen die Entwicklung von maschinellen Lernverfahren und die Integration von Modellen durch die Implementierung von CI/CD Pipelines, die Reduzierung von technischen Schulden und die Ermöglichung schneller Experimente. Darüber hinaus helfen wir Ihnen, den manuellen Aufwand durch Automatisierung zu reduzieren und schnellere Iterationen zu ermöglichen. Dadurch gewinnt Ihr Team an Agilität und Flexibilität beim Testen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen und verkürzt den Entwicklungszyklus Ihres ML-Systems erheblich.

02
Verbesserte Skalierbarkeit und ML-Modell-Performance

Mit MLOps, Continuous Integration und Deployment Practices stellen wir eine gleichbleibend hohe Performance Ihrer ML-Lösung durch automatisierte Modellvalidierung, Monitoring, Re-Training und Re-Evaluierung sicher. Unsere MLOps-Ingenieure optimieren auch Ihre Infrastruktur und passen Ihre Workflows an, um Engpässe proaktiv zu erkennen und zu beheben. So wird Ihr ML-Modell besser funktionieren und nahtlos skalieren, auch wenn die Nachfrage steigt oder die Arbeitslasten komplexer werden.

03
Steigerung des ROI von Machine-Learning-Projekten

Mit den MLOps Services von ELEKS können Sie die geschäftlichen Auswirkungen Ihrer Machine Learning Initiativen maximieren und sicher sein, dass alle Investitionen in ML Projekte zu einer Steigerung des Geschäftswerts und des Gewinns führen. Durch die Optimierung Ihrer Ressourcen, die Automatisierung von Modellmanagementprozessen und Machine Learning Workflows, die Verbesserung der Genauigkeit von ML-Modellen und die Verkürzung der Time-to-Market Ihrer Lösung helfen wir Ihnen, den größtmöglichen Return on Investment zu erzielen.

04
Infrastrukturkosten optimieren

Unternehmen, die ihre maschinellen Lernprozesse optimieren wollen, können durch die Nutzung der MLOps-Services ihre Prozesse rationalisieren und Kosten senken. Einer der Hauptvorteile der MLOps-Infrastruktur ist ihre schnelle Einsatzfähigkeit, die es Unternehmen ermöglicht, ML-bezogene Operationen schnell und ohne zusätzliche Entwicklung oder Konfiguration zu starten. Mit MLOps können Sie schneller Ergebnisse erzielen und gleichzeitig Kosten und Ressourcen effizient verwalten, so dass Sie sich mehr auf Ihr Kerngeschäft und die Bedürfnisse Ihrer Kunden konzentrieren können.

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Wie wir unsere End-to-End-MLOps-Dienste erbringen

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  • Infrastruktur-Analyse und Vorbereitung

    Zu Beginn arbeiten unsere MLOps-Experten eng mit Ihrem Team zusammen, um Ihre bestehende Infrastruktur ganzheitlich zu analysieren. Wir gehen auf Ihre Geschäftsanforderungen ein und definieren die spezifischen Probleme, die Sie mit einem maschinellen Lernmodell lösen möchten. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, eine optimale Roadmap mit klaren Zeitplänen, Zielen und KPIs zu erstellen, die sicherstellt, dass Ihr Modell nahtlos integriert wird, effektiv skaliert und den gewünschten Geschäftswert liefert. Und wenn Sie eine kundenspezifische ML-Modellentwicklung benötigen, steht Ihnen unser Data Science Team gerne zur Verfügung.

  • Entwurf der ML-Lösungsarchitektur

    Unser spezialisiertes DevOps-Team entwirft eine robuste ML-Lösungsarchitektur, die die Modellleistung, Skalierbarkeit und Wartbarkeit optimiert. Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell benötigen, führen unsere Data Scientists und Ingenieure für maschinelles Lernen die Datenvorverarbeitung, die Datenbereinigung und das Feature Engineering durch. Anschließend entwickeln und trainieren wir das ML-Modell, um in der letzten Phase des Projekts prädiktive Entscheidungen zu treffen.

  • Einsatz von Machine-Learning-Pipelines in der Produktion

    Im Anschluss an die Architektur entwickeln unsere MLOps-Spezialisten auf Basis Ihrer ML-Modelle Pipelines und stellen diese in der Produktionsumgebung bereit, um die einwandfreie Interoperabilität Ihrer ML-Systeme zu gewährleisten. Wir überwachen den gesamten Deployment-Prozess und sorgen dafür, dass Ihr Betrieb nicht unterbrochen wird. Unser Ziel ist es, dass Sie mit maschinellem Lernen maximale Effizienz und Skalierbarkeit erreichen.

  • Modellüberwachung, -optimierung und -pflege

    Über die Bereitstellung hinaus bietet unser MLOps-Team ein kontinuierliches ML-Lebenszyklusmanagement, einschließlich Modellüberwachung und -optimierung. Wir überwachen die Leistungsmetriken und Anomalien des Modells und lösen Warnungen aus, wenn wir Abweichungen feststellen. Darüber hinaus können wir Ihre ML-Pipelines auf der Grundlage neuer Daten, sich ändernder Trends oder sich entwickelnder Geschäftsanforderungen kontinuierlich verbessern. Dies kann auch das Umlernen und Aktualisieren von Modellen umfassen, um deren Genauigkeit und Leistungsfähigkeit über die Zeit zu erhalten.

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Was unser MLOPs-Prozess beinhaltet

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Design
  • Entwicklung der Anforderungen
  • Priorisierung der ML-Anwendungsfälle
  • Überprüfung der Datenverfügbarkeit
MLOps
Model development
  • Daten-Engineering
  • ML-Modell-Entwicklung
  • Modellverifikation und -validierung
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Operations
  • Bereitstellung von ML-Modellen
  • CI/CD-Pipelines
  • Überwachung und Triggerung
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MLOps-Stufen

01
Modellbereitstellung (Stufe 0)

In dieser ersten Stufe wird jeder Schritt der Pipeline von der Datenanalyse bis zur Modellbereitstellung manuell durchgeführt.

02
Modellkonvertierung (Stufe 1)

In der nächsten Stufe wird das Modell in der Produktionsumgebung automatisch umgeschult. Hier wird nicht nur das Modell selbst, sondern eine komplette Trainingspipeline zusammen mit dem entsprechenden Dienst bereitgestellt. Diese Stufe eignet sich für Szenarien, in denen Datenänderungen selten sind und der ML-Ansatz stabil bleibt.

03
CI/CD der Pipeline (Stufe 2)

Mit dem Erreichen der Stufe 2 werden Verbesserungen bei der kontinuierlichen Integration und der kontinuierlichen Bereitstellung der Pipeline eingeführt. Diese Stufe ist entscheidend, um eine voll funktionsfähige Machine-Learning-Anwendung auf Produktionsebene zu erreichen, insbesondere wenn Daten und ML-Modelle häufigen Änderungen unterliegen.

Warum sollten Sie ELEKS als Ihren MLOps Partner wählen?

Fundierte DevOps und Data Science Expertise
Mit einem starken Team aus DevOps Experten, Softwareingenieuren und Data Scientists können Sie sicher sein, dass Ihr Machine Learning Projekt in guten Händen ist. Unsere jahrzehntelange Erfahrung in der Entwicklung anspruchsvoller Machine-Learning-Modelle und der nahtlosen Integration bestehender ML-Modelle unserer Kunden in große Produktionsumgebungen hat uns zum Partner der Wahl für einige der weltweit größten Unternehmen gemacht, die komplexe ML-Projekte und MLOps-Services nach branchenführenden Standards durchführen.
End-to-End MLOps Dienstleistungen
Wir bieten fachkundigen, durchgängigen Support und beraten während des gesamten Lebenszyklus von Machine Learning. Wenn Sie eine maßgeschneiderte ML-Lösung benötigen, kümmert sich unser Data Science-Team um die Datenaufbereitung, die Entwicklung und das Training von Modellen sowie um die anschließende Implementierung und den Support. Und wenn es um Ihre bestehenden Machine-Learning-Modelle geht, bieten wir Ihnen fachkundige MLOp-Dienstleistungen an, die den Aufbau der Infrastruktur, die Modellintegration, die laufende Überwachung und die Wartung umfassen. Wir unterstützen Sie in jeder Phase Ihres ML-Projekts und stellen sicher, dass es Ihren technologischen Anforderungen und Ihren Geschäftszielen entspricht.
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Machine Learning in Unternehmen

Machine Learning (ML) eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und Entscheidungsoptimierung. Durch den Einsatz von ML-Modellen lassen sich große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die Geschäftsprozesse verbessern und die Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen erhöhen. Unternehmen können Machine Learning gezielt in Projekten einsetzen, um den gesamten Lebenszyklus von der Modellentwicklung über die Bereitstellung bis zur Optimierung von Modellen in Produktionsumgebungen zu unterstützen. Dies reduziert Entwicklungszeiten und ermöglicht durch automatisierte Prozesse eine höhere Skalierbarkeit und Leistungsfähigkeit von Machine-Learning-Anwendungen.

Eine gut implementierte MLOps-Plattform eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, ML-Modelle und ML-Pipelines effektiv zu verwalten und kontinuierlich zu verbessern. Mit dieser Machine Learning Operations-Struktur können Unternehmen nicht nur die ML-Modellentwicklung optimieren, sondern auch Prozesse wie das Feature Engineering, die Modellüberwachung und das Retraining automatisieren. Zudem bietet MLOps den Vorteil einer nahtlosen CI/CD-Integration, wodurch Entwicklungszeiten verkürzt und die Flexibilität für neue Geschäftsanforderungen erhöht werden. So können Unternehmen schneller auf Veränderungen reagieren, Daten effizient nutzen und den geschäftlichen Mehrwert ihrer ML-Projekte maximieren.

Maximieren Sie den Wert Ihrer Machine-Learning-Lösung mit den MLOps Services von ELEKS
  • Wir benötigen Ihren Namen für die korrekte Ansprache
  • Wir benötigen Ihre Telefonnummer, um Sie hinsichtlich Ihrer Anfrage kontaktieren zu können
  • Wir benötigen Ihren Standort, um entscheiden zu können, welches unserer Büros für Sie zuständig ist
  • Wir benötigen Ihren Unternehmensnamen als Hintergrundinformation, um zu ermitteln, wie wir Ihnen helfen können
  • Akzeptierte Dateitypen: jpg, gif, png, pdf, doc, docx, xls, xlsx, ppt, pptx, png, Max. Dateigröße: 10 MB.

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Wir speichern Ihre Daten in unserem CRM-System, um Sie kontaktieren zu können. Für weitere Informationen beachten Sie bitte unsere Datenschutzrichtlinie
  • Dieses Feld dient zur Validierung und sollte nicht verändert werden.

Das sagen unsere Kunden

ELEKS war an der Entwicklung einer Reihe von Websites und mobilen Anwendungen beteiligt, die es unseren Kunden ermöglichen, ihre Sendungen einfach zu verfolgen, die benötigten Informationen zu erhalten und mit uns in Kontakt zu bleiben. Wir schätzen das Fachwissen, die Reaktionsfähigkeit und die Liebe zum Detail von ELEKS.

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Samer Awajan
CTO, Aramex

Von Anfang an haben wir das Engagement und den Einsatz von ELEKS sehr geschätzt. Zunächst kamen sie mit ihren besten Leuten zu uns, um zu versuchen, unseren Kontext und unsere Geschäftsidee zu verstehen, und dann entwickelten sie mit uns den ersten Prototyp. Sie waren sehr professionell und kundenorientiert. Ohne ELEKS wäre es wahrscheinlich nicht möglich gewesen, so schnell ein erfolgreiches Produkt zu entwickeln.

Caroline Aumeran
Caroline Aumeran
Head of Product Development, appygas

ELEKS verfügt über ein breit gefächertes Wissen und Verständnis. Dieses Wissen können wir nutzen, um unseren Kunden hervorragende Ergebnisse zu liefern. Wenn Sie mit ELEKS arbeiten, arbeiten Sie mit den besten 1 % des Landes zusammen, wenn es um die Eignung und die technische Exzellenz geht.

Sam Fleming
Sam Fleming
President, Fleming-AOD