WAS WIR MACHEN
MLOps
Scale your artificial intelligence projects with MLOps
MLOps is a set of practices that aims to deploy and maintain machine learning models in production reliably and efficiently. The word is a compound of “Machine Learning (ML)” and “DevOps”, a systemic approach of collaboration between software development and operational teams. The intrinsic goal of MLOps is to bring DevOps culture, processes, and tools right into the scope of machine learning practitioners.
Warum?
Eine gut implementierte Praxis des MLOps ermöglicht es Ihrem Unternehmen, reproduzierbare, testbare und entwickelbare ML-gestützte Software zu entwerfen, zu erstellen und zu verwalten. Sie sollten es als allgemeines Werkzeug verwenden, um Verbesserungen darin zu priorisieren, wie Ihre Organisation KI & ML in ihrem Geschäft einsetzt. Die Annahme dieser Prinzipien wird zu strategischen Vorteilen führen, wie unter anderem einer verkürzten Produktionszeit für Ihre Anwendungsfälle und einer erhöhten Produktverfügbarkeit für Ihre bereitgestellten Systeme.
MLOps ist ein Konzept, das heutzutage viele Überlegungen anregt. Einige interessante Arbeiten, auf die für weitere Untersuchungen verwiesen werden könnte, sind die Google Cloud oder Microsoft Azure Ressourcen zu MLOps-Implementierungen. Die MLOps-Referenzwebsite ist ebenfalls eine interessante Ressource.
Herausforderungen
Machine learning is hard. Building and maintaining systems embedding machine learning is even harder. Modern artificial intelligence requires way more than Data Science code to deliver value to your business. Provisioning a serving infrastructure, collecting and maintaining datasets, automating models training and deployments, monitoring the resulting predictions and insights… All these capabilities are unavoidable steps in your journey to machine learning at scale.
Neben spezifischen Anforderungen an Fähigkeiten hat der Aufstieg des maschinellen Lernens in modernen IT-Stacks klare Herausforderungen für Entwickler von künstlicher Intelligenz deutlich gemacht. Wie kann man mit Daten schnell und strukturiert experimentieren und gleichzeitig die produzierten Modelle und Datensätze im Auge behalten? Wie kann man die Symmetrie zwischen experimentellen und operativen Umgebungen aufrechterhalten? In einer sich ständig verändernden Welt, wie können wir unsere Modelle relevant gegen neue Realitäten halten?
Wie wir helfen können
A machine learning project always starts from a good question that is instantiated from business challenges. Therefore, we will start together by defining what are the use cases that are worth living (and growing) in your AI portfolio. We will also aim to define what kind of business value you want to unlock and what are the key metrics associated. Our common goals are clearer? Perfect! Time to kickstart a project! On a day-to-day basis, we will help your teams to focus on iteratively answering your challenging business questions through researches and technical implementations.
Industrializing machine learning models is all about building a scalable and sustainable foundation. This requires bringing structure and standardizing your way of working. We will define, along with your engineering teams, how architecture components like CI/CD pipelines, model stores, feature stores, monitoring applications, or experimentation platforms will embed in your existing IT stacks. We will also help you building shareable organization-specific AI & ML template projects to speed-up the delivery of new use cases.
We don’t want your data platform and the DataOps/MLOps processes running there to become the Wild West of your IT department. Count on us to help you framing the governance and lifecycle of the various projects built by your ML engineers. Down the road, you will only get more efficient, organized, and reliable!
What are you waiting for to kickstart your MLOps journey?
Wir freuen uns darauf, Ihnen beim Start zu helfen!