Data & KI

MLOps Leistungen

Nahtlose Modellintegration, einwandfreie Performance und maximaler ROI mit den End-to-End MLOps Services von ELEKS.

Was ist MLOps?

Was Sie mit den MLOps-Diensten von ELEKS erhalten

Verkürzung der Modellentwicklungszyklen

ELEKS MLOps Services beschleunigen die Entwicklung von maschinellem Lernen und die Integration von Modellen durch die Implementierung von CI/CD Pipelines, die Reduzierung technischer Schulden und die Ermöglichung schneller Experimente. Darüber hinaus helfen wir Ihnen, den manuellen Aufwand durch Automatisierung zu reduzieren und schnellere Iterationen zu ermöglichen. Dadurch wird Ihr Team agiler und flexibler beim Testen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen und der Entwicklungszyklus Ihres ML-Systems wird erheblich verkürzt.

Verbesserung der Skalierbarkeit und Leistung von ML-Modellen

Mithilfe von MLOps, Continuous Integration und Deployment-Praktiken stellen wir durch automatisierte Modellvalidierung, Überwachung, Nachschulung und Neubewertung eine gleichbleibend hohe Leistung Ihrer ML-Lösung 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.

Höherer ROI für Ihre maschinellen Lernprojekte

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 einem erhöhten Geschäftswert und Gewinn führen. Durch die Optimierung Ihrer Ressourcen, die Automatisierung von Modellmanagementprozessen und maschinellen Lernworkflows, 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.

Optimierung der Infrastrukturkosten

Unternehmen, die ihre maschinellen Lernprozesse optimieren möchten, können durch die Nutzung der MLOps-Dienste 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.

Wie werden MLOps-Dienste angeboten?

Infrastrukturanalyse und -vorbereitung

Zu Beginn arbeiten unsere MLOps-Experten eng mit Ihrem Team zusammen, um Ihre bestehende Infrastruktur umfassend zu analysieren. Wir tauchen tief in Ihre Geschäftsanforderungen ein und definieren die spezifischen Probleme, die Sie mit einem Machine-Learning-Modell 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 die Entwicklung eines maßgeschneiderten ML-Modells benötigen, steht Ihnen unser Data Science-Team zur Seite.

Entwurf der ML-Lösungsarchitektur

Unser DevOps-Team entwickelt eine robuste ML-Lösungsarchitektur, die die Modellleistung, Skalierbarkeit und Wartbarkeit optimiert. Wenn Sie ein benutzerdefiniertes Modell benötigen, führen unsere Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen die Datenvorverarbeitung, Datenbereinigung und das Feature Engineering durch. Anschließend entwickeln und trainieren wir das ML-Modell für die prädiktive Entscheidungsfindung in der Endphase des Projekts.

Einsatz maschineller Lernmodelle in der Produktion

Im Anschluss an die Architektur entwickeln unsere MLOps-Spezialisten Pipelines auf Basis Ihrer ML-Modelle und stellen diese in der Produktionsumgebung bereit, um eine reibungslose Interoperabilität innerhalb Ihrer ML-Systeme zu gewährleisten. Wir überwachen den gesamten Bereitstellungsprozess und sorgen dafür, dass Ihr Betrieb nicht unterbrochen wird. Unser Ziel ist es, dass Sie maschinelles Lernen mit maximaler Effizienz und Skalierbarkeit einsetzen.

Überwachung, Optimierung und Pflege des Modells

Nach der Bereitstellung sorgt unser MLOps-Team für ein kontinuierliches ML-Lebenszyklusmanagement, einschließlich Modellüberwachung und -optimierung. Wir überwachen Modellleistungsmetriken und Anomalien und lösen Warnmeldungen aus, wenn wir Abweichungen feststellen. Darüber hinaus können wir Ihre ML-Pipelines auf Basis neuer Daten, sich ändernder Trends oder sich entwickelnder Geschäftsanforderungen kontinuierlich verbessern. Dies kann auch das Umlernen und Aktualisieren von Modellen umfassen, um die Genauigkeit und Leistung im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.

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MLOps Ebenen

Level 0

Anwendung des Modells

In dieser ersten Phase wird jeder Schritt der Pipeline von der Datenanalyse bis zur Modellbereitstellung manuell ausgeführt.

Level 1

Umstellung des Modells

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

Level 2

CI/CD der Pipeline

Mit dem Erreichen von 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 häufig geändert werden.

Der MLOps-Prozess

Design

Anforderungsanalyse
Priorisierung der ML-Anwendungsfälle
Prüfung der Datenverfügbarkeit

Modellentwicklung

Data Engineering
ML Modellbau
Modellprüfung und -validierung

Operationen

ML-Modell-Einsatz
CI/CD Pipelines
Überwachung und Auslösung

Warum sollten Sie ELEKS als Ihr MLOps Partner auswählen?

Robuste DevOps- und Data-Science-Expertise

Mit einem starken Team aus DevOps-Experten, Softwareingenieuren und Datenwissenschaftlern können Sie sicher sein, dass Ihr Machine-Learning-Projekt in guten Händen ist. Unsere jahrzehntelange Erfahrung in der Entwicklung anspruchsvoller maschineller Lernmodelle und der nahtlosen Integration der bestehenden ML-Modelle unserer Kunden in groß angelegte Produktionsumgebungen hat uns zum bevorzugten Partner einiger der weltweit größten Unternehmen gemacht.

End-to-End MLOps-Dienste

Wir bieten fachkundige Unterstützung und Beratung während des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Wenn Sie eine maßgeschneiderte ML-Lösung benötigen, kümmert sich unser Data Science-Team um die Datenvorbereitung, die Entwicklung und das Training von Modellen sowie 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.