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DatenKIAnwendungsfälleSorgen Sie dafür, dass Ihr KI-Modell stets aktuell und vertrauenswürdig ist. Unsere MLOps-Services strukturieren und automatisieren den Lebenszyklus Ihres maschinellen Lernens und ermöglichen schnellere Releases, stabile Systeme und einen konstanten Fluss von Erkenntnissen.
Sorgen Sie dafür, dass Ihr KI-Modell stets aktuell und vertrauenswürdig ist. Unsere MLOps-Services strukturieren und automatisieren den Lebenszyklus Ihres maschinellen Lernens und ermöglichen schnellere Releases, stabile Systeme und einen konstanten Fluss von Erkenntnissen.
Maximieren Sie Ihre Wirkung mit unseren MLOps-Services, die den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens abdecken. Aufgebaut auf bewährten DevOps-Entwicklung Praktiken entwerfen wir Pipelines für Skalierbarkeit und Ausfallsicherheit, damit die Modelle in der Praxis einen kontinuierlichen Wert liefern.
Wir helfen Ihnen zu klären, wie MLOps in Ihr Unternehmen passt. Das Ergebnis ist eine zielgerichtete, technisch fundierte Roadmap, die auf Ihre Prioritäten, Fähigkeiten und Einschränkungen abgestimmt ist.
Unser MLOps-Team entwickelt Pipelines, die automatisch Daten bereinigen, ein Modell trainieren, auswerten und für die Bereitstellung verpacken, um schnellere Rollouts mit weniger Fehlern zu ermöglichen.
Von der Einrichtung von Pipelines und Funktionsspeichern bis hin zur Modellbereitstellung und -überwachung übernehmen wir die schwere Arbeit, damit Ihre ML-Systeme besser und schneller laufen.
Von Cloud-nativen Stacks bis hin zu On-Premise-Clustern bilden wir das Rückgrat Ihres ML-Betriebs. Denken Sie an Sicherheit und Skalierbarkeit, die bereit sind, alle Daten zu verarbeiten, die Sie auf sie werfen.
Wir versionieren und validieren Ihre Datensätze, automatisieren Datenflüsse und bereinigen Eingaben in großem Umfang, damit Ihre Modelle stets aus relevanten, hochwertigen Daten lernen.
Integrieren Sie Ihr Modell in reale Systeme. Wir stellen Modelle über APIs, Microservices oder Apps bereit und schaffen so eine reibungslose Verbindung zwischen Ihrer ML-Logik und der Erfahrung des Endbenutzers.
Mit den richtigen Tools hilft unser Team, die Leistung des Modells zu verfolgen, Abweichungen zu erkennen und Probleme zu beheben, bevor die Dinge aus dem Ruder laufen und Ihre Benutzer es merken.
Von der Versionskontrolle bis hin zu Audit-Protokollen helfen wir Ihnen, sich an die Vorschriften zu halten. Stellen Sie sicher, dass jede Änderung dokumentiert wird und Ihr System revisionssicher ist.
Der Aufbau eines Modells ist nur der Anfang. Der Erfolg liegt darin, wie Sie es verwalten. Wir unterstützen Sie bei der Synchronisierung der Human-KI-Bemühungen, indem wir Ihr Team darin schulen, den MLOps-Stack zu besitzen und zu betreiben.
OpenAI
Lama
Claude
DALL-E
PaLM
Stable Diffusion
Gemini
Grok
Vicuna
Während ML Ihre Innovationsrakete ist, ist MLOps das Startsystem, die Bodenkontrolle und die Flugüberwachung, die sie in die Umlaufbahn bringt - und dort hält. Genau so behandeln wir es: Wir machen ML für die reale Welt bereit, von Pilotläufen bis hin zu vollwertigen Missionen.
Bei Innowise gehen wir über oberflächliche DevOps für ML hinaus. Unser Team verfolgt einen umfassenden, anbieterunabhängigen Ansatz, der sicherstellt, dass Ihre Modelle zuverlässig laufen, sich intelligent weiterentwickeln und ohne Reibungsverluste skalieren, selbst unter sich ändernden Bedingungen.
Wir beginnen damit, Ihre MLOps-Prioritäten festzulegen und sie mit Ihren Zielen und Ihrem Stack abzustimmen. So bleibt unsere Arbeit schlank, zielgerichtet und völlig frei von Overengineering.
Von der Zugriffskontrolle bis hin zu Prüfprotokollen sorgen wir dafür, dass Ihre Modelle sicher, konform und solide sind. Bleiben Sie bei der Arbeit mit sensiblen Daten kompromisslos und prüffähig.
Wir legen Wert auf eine teamübergreifende Abstimmung mit klaren Rollen, offener Kommunikation und ohne Rätselraten. Alle Teams bleiben gleichermaßen involviert, der Kunde behält die volle Kontrolle, und die Markteinführung geht schnell.
Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung im ML-Betrieb erkennen wir Probleme, bevor sie sich ausbreiten, passen Modelle kontinuierlich an und liefern konstant leistungsstarke Pipelines.
Wir drängen nicht auf ein festes Toolkit oder binden Sie an Plattformen. Stattdessen entwickeln wir flexible MLOps-Umgebungen, die Ihre vorhandenen Tools und Ihre zukünftige Roadmap berücksichtigen.
Von der Roadmap bis zur Umschulung - unser MLOps-as-a-Service-Ansatz bedeutet, dass Sie nicht mit Partnern jonglieren oder sich fragen müssen, wie es weitergeht. Wir begleiten Sie bei jedem Schritt auf Ihrem Weg.
Wenn Sie sich für Innowise als Ihr MLOps-Unternehmen entscheiden, greifen Sie auf ein Team zurück, das die Technik von A bis Z kennt und dabei Ihre Bedürfnisse in den Mittelpunkt stellt. Bei uns dreht sich alles um die Verfeinerung Ihrer maschinellen Lernvorgänge, die Reduzierung von Ausfallzeiten und die Sicherstellung eines reibungslosen Ablaufs Ihrer Modelle, damit Sie sich auf das große Ganze konzentrieren können.
Bei Innowise bleiben wir während des gesamten Prozesses konsequent, flexibel und transparent. Unser MLOps-Prozess ist so aufgebaut, dass die Intelligenz in Bewegung bleibt, abgestimmt auf Ihren Zeitplan und Ihre Kapazitäten.
Wir kümmern uns um die Komplexität - Sie konzentrieren sich auf die Ergebnisse, nicht auf die Brandbekämpfung.
„Dem Team ist es gelungen, den Kern des Projekts schnell zu erfassen. Der Arbeitsablauf verlief reibungslos, alles war stets gut organisiert und pünktlich. Alle Teammitglieder, mit denen wir bisher zusammengearbeitet haben, sind kompetent, kooperativ und reaktionsschnell.“
“Sie reagierten flexibel auf meine Projektmanagementanforderungen und holten Entwickler hinzu, wenn mehr Leistung gefragt war. Die Entwickler arbeiteten sehr hart, manchmal rund um die Uhr, um unser Projekt fertigzustellen.”
“Was mich an Innowise am meisten beeindruckt hat, war ihre Fähigkeit, sich an unsere spezifischen Bedürfnisse anzupassen und gleichzeitig strenge Zeitvorgaben einzuhalten. Sie kombinierten einen kundenorientierten Ansatz mit starken Projektmanagement-Fähigkeiten und stellten sicher, dass die Ergebnisse hochqualitativ und pünktlich geliefert wurden.”
MLOps-Beratung hilft Ihnen, von ML-Experimenten zu realen Auswirkungen zu gelangen. Es bringt Struktur, Automatisierung und Best Practices in Ihre Bemühungen im Bereich des maschinellen Lernens, sodass Sie schneller bereitstellen, genauer überwachen und ohne Risiken skalieren können - ohne Ihr internes Team zu überfordern.
Innowise bietet End-to-End-MLOps-Services, einschließlich Modellbereitstellung, CI/CD-Pipelines, automatisierte Umschulung, Überwachung, Modellversionierung und Einrichtung einer Cloud-nativen Infrastruktur. Sie sind so konzipiert, dass Sie in jeder Phase des ML-Lebenszyklus einsteigen können - ganz gleich, ob Sie gerade erst mit KI beginnen oder Ihre bestehenden Lösungen optimieren.
Die MLOps-Beratungsdienste verbessern Ihren ML-Workflow, indem sie wichtige Aufgaben wie Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung automatisieren. Es hilft Ihnen, Ihre Modelle zu verwalten, ihre Leistung zu verfolgen und Aktualisierungen vorzunehmen, um Fehler zu vermeiden und Zeit für Iterationen zu sparen.
In der Regel dauert es zwischen einigen Wochen und mehreren Monaten, aber das kann je nach Ihrer aktuellen Konfiguration und Ihren Bedürfnissen sehr unterschiedlich sein. Wie auch immer, wir werden uns Ihre Einrichtung ansehen und den besten Plan entwickeln, um MLOps zum Laufen zu bringen - keine Sorge.
Unbedingt! MLOps ist für die Zusammenarbeit mit DevOps gedacht, indem es die richtigen Tools und Workflows für die Verwaltung von ML-Modellen hinzufügt und gleichzeitig Ihre aktuelle Einrichtung verbessert. Durch die Kombination mit DevOps erhalten Sie einen reibungslosen Entwicklungsprozess und unschlagbare Machine-Learning-Operationen in einem Paket.
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