Beliebteste Anwendungsfälle, die von unseren Kunden angefordert wurden
MLOps-Anwendungsfälle
Unsere Kunden bitten häufig um Unterstützung bei der Automatisierung der Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen, um eine nahtlose Integration in Produktionsumgebungen sicherzustellen. Wir setzen MLOps-Praktiken ein, um Modellbereitstellungspipelines zu automatisieren, und nutzen Tools wie TensorFlow Extended (TFX) oder MLflow, um den Prozess zu rationalisieren und eine effiziente Skalierbarkeit zu ermöglichen.
Viele Kunden streben danach, ihre Daten-Pipelines zu optimieren, um die Effizienz der Datenvorbereitung und -verarbeitung für maschinelles Lernen zu steigern. Unsere MLOps-Experten sind darauf spezialisiert, Daten-Pipelines zu entwerfen und zu optimieren und Technologien wie Apache Airflow oder Kubeflow zu nutzen, um Daten-Workflows zu automatisieren, die Datenqualität zu verbessern und die Modellentwicklung zu beschleunigen.
Echtzeit-Überwachung und -Management von maschinellen Lernmodellen sind unerlässlich, um die Modellleistung, Zuverlässigkeit und Einhaltung der Geschäftsanforderungen zu gewährleisten. Unsere MLOps-Lösungen umfassen die Implementierung von Überwachungstools wie Prometheus oder Grafana, um Leistungsmetriken des Modells kontinuierlich zu überwachen, Anomalien zu erkennen und Warnungen für proaktive Problemlösungen auszulösen.
Die Versionierung und Nachverfolgung von maschinellen Lernmodellen und Experimenten ist für die Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei ML-Projekten von entscheidender Bedeutung. Unsere MLOps-Experten setzen Plattformen wie MLflow oder Neptune.ai ein, um Modellversionen, Parameter und Leistungsmetriken zu verfolgen und so die nahtlose Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Stakeholdern zu ermöglichen sowie die Modell-Governance und -Prüfung zu erleichtern.
Die Optimierung der Hyperparameter spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Modellleistung und der Genauigkeit von Aufgaben des maschinellen Lernens. Unsere MLOps-Lösungen umfassen die Implementierung automatisierter Hyperparameter-Optimierungstechniken mithilfe von Tools wie Optuna oder Hyperopt, die eine effiziente Erkundung von Hyperparameter-Räumen ermöglichen und den Prozess der Modelloptimierung beschleunigen.
Das kontinuierliche Training von Modellen des maschinellen Lernens mit neuen Daten ist entscheidend, um die Modellgenauigkeit aufrechtzuerhalten und sich an sich verändernde Datenverteilungen anzupassen. Unsere MLOps-Praktiken beinhalten die Einrichtung automatisierter Modell-Retraining-Pipelines, die Integration von Mechanismen zur Erkennung von Datenabweichungen und die Nutzung von Technologien wie TensorFlow Extended (TFX) oder Apache Spark für effizientes und skalierbares Modell-Retraining.