MLOps – kontinuierlicher Betrieb von ML-Lösungen (in der Produktion)

Im Zeitalter von Internet-of-Things (IoT) und Industrie 4.0 stellt die Digitale Transformation in der Produktion Unternehmen branchenübergreifend vor neue Herausforderungen. Ob direkt in der Fertigung, in der Logistik, in der Planung oder dem Einkauf, mit Methoden des Maschinellen Lernens (ML) als Teil der Künstlichen Intelligenz (KI) revolutionieren Industrieunternehmen wie anfallende Daten operationalisiert werden. Durch die Integration von KI als Schlüssel-Technologie bleiben Sie Herr über die Menge und Vielfalt an anfallenden Daten und erhalten Zugang zu enormen Potentiale durch datengetriebene Optimierungen.

Durch die unmittelbare Abhängigkeit zwischen KI und Daten ergeben sich die größten Herausforderungen für den produktiven Betrieb von ML-Lösungen in der Praxis. Neben der reinen Bereitstellung von Software müssen für ML-Projekte auch Wege gefunden werden, wie Datenflüsse gestaltet, ML-Modelle hardwarebeschleunigt auf großen Datenmengen trainiert und das ganze Ende-zu-Ende System kontinuierlich betrieben werden kann.
Ein Lösungsansatz dafür: Machine Learning Operations, kurz MLOps.

Hinter dem Begriff MLOps steckt die Erweiterung der DevOps Methodik für den kontinuierlichen Betrieb von Software auf die Gebiete Künstlichen Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Data Science. Dazu greift MLOps bereits etablierte Praktiken zu Konzeptions-, Entwicklungs- und Integrations-Prozessen auf und erweitert diese, um den Eigenheiten der Entwicklung und des Betriebes von KI/ML-Lösungen gerecht zu werden.

Dazu gehören unter anderem:

• Einheitliches Tracking und Management von unterschiedlichen Artefakten (Daten, Modelle, Konfigurationen und Code), aufgrund der Tatsache, dass die Entwicklung von KI/ML von Grund auf experimentell ist, viele Iterationen erforderlich sind und diese dokumentiert werden müssen
• Performante und wandlungsfähige Daten-Infrastruktur, die parallel unterschiedliche Datenströme validiert, versioniert und für Trainings bereitstellt
• Kontinuierliche Überwachung von KI-Modelle und Datenströme im Betrieb, sodass gegebenenfalls ein Re-Training angestoßen werden kann (Continous X)
• Dynamische und wandlungsfähige Verteilung von automatisierten Service-Jobs auf vorhandener Hardware, aufgrund der speziellen Hardwareaffinität durch die hohen Leistungsanforderungen von ML-Lösungen

Unser Leistungsangebot

Mit Daten als Kraftstoff für jede KI ist eine solide Daten-Infrastruktur die Grundlage für eine Ende-zu-Ende Infrastruktur, um voll von den Potentialen der KI profitieren zu können:

Sie planen, Ihr Portfolio in Zukunft durch den Einsatz von KI vom Wettbewerb differenzieren zu können und benötigen daher eine zukunftsorientierte, performante und wandlungsfähige Daten-Infrastruktur als Grundlage für die Entwicklung und den Betrieb von ML-Lösungen?

Unser Leistungsangebot

• Transparenz schaffen über Ihre aktuelle Daten-Infrastruktur und deren Zukunftsfähigkeit für KI/ML-Lösungen
• Etablieren einer verlässlichen Datenerhebung und -bereitstellung in Ihrer Produktion durch den Einsatz von branchenbewährten Lösungen mit ganzheitlicher End2End-Sichtweise auf Datenflüsse
• Erarbeitung einer Roadmap und Unterstützung bei der Anbieterauswahl zur Umsetzung vor Ort in Ihrem Unternehmen

Sie haben schon erste ML-Lösungen in Leuchtturmprojekten in Ihrem Unternehmen umgesetzt und wollen nun eine zukunftsfähige Ende-zu-Ende Infrastruktur für die Entwicklung und den Betrieb von ML-Lösungen aufbauen?

Unser Leistungsangebot

• Individualisierte und anbieterneutrale Abbildung einer anforderungsbasierten Ziel-Infrastruktur mit Software-Tools, Frameworks und Plattformen, die Ihre bisher eingesetzten Tools integriert und Ihren Wünschen zur Bereitstellung (On-Prem, Cloud oder kombiniert) gerecht wird
• Erarbeitung einer Roadmap und Unterstützung bei der Anbieterauswahl zur Umsetzung vor Ort in Ihrem Unternehmen
•  Analyse Ihrer bisherigen Implementierungen in ML-Leuchtturmprojekte

Sie haben schon erste ML(Ops)-Tools oder Frameworks im Einsatz und wollen Ihre Toolchain optimieren? Ihre Tools sollen nach dem ersten Einsatz in Ihrer Entwicklungsabteilung unternehmensweite angewendet werden und weitere Mitarbeiter zur Anwendung befähigt werden?

Unser Leistungsangebot

• Aufnahme und Bewertung Ihrer vorhandenen MLOps-Toolchain
• Identifikation von Optimierungspotential und Bewertung von technischen und wirtschaftlichen Potentialen
• Unterstützung bei der Skalierung und unternehmensweiter Rollout Ihrer MLOps-Toolchain inklusive Know-How Transfer durch Workshops zur Befähigung Ihrer Mitarbeiter zur Anwendung

Ihr Nutzen

• Verlässliche End2End Infrastruktur für die Entwicklung und den operativen Betrieb Ihrer ML-Lösungen durch eine ganzheitliche Sichtweise auf Daten, Modelle, Code und Deployment
• Reduktion des Aufwands bei der Entwicklung neuer ML-Modelle und ML-Lösungen durch ganzheitliche Automatisierung
• Transparenz und externe Sichtweise auf den aktuellen Zustand und die Zukunftsfähigkeit Ihrer aktuellen ML-Prozesse und Infrastruktur durch unser interdisziplinäres Experten-Team
• Know-How zur effizienten Entwicklung von neuen ML-Modellen und ML-Lösungen auf Ihrer Infrastruktur