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MLOps-Framework
Vorteile
Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit mit robuster Architektur
Die Architektur und die Werkzeuge des MLOps-Frameworks sind äußerst robust und erlauben eine wirksame Skalierung der Machine-Learning-Modelle im produktiven Einsatz.
Reibungslose Zusammenarbeit und Compliance
Das MLOps-Framework vereinheitlicht den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus von der Modellentwicklung bis zum Deployment und sorgt damit für eine effiziente Zusammenarbeit sowie die Erfüllung aller Sicherheitsanforderungen und regulatorischen Vorgaben.
Kürzere Markteinführungszeit
MLOps automatisiert Entwicklung und Deployment, verhindert Verzögerungen und macht Modelle schneller produktiv nutzbar.
Die Antwort auf die zentralen Herausforderungen
MLOps ist die Antwort auf die zentralen Herausforderungen beim Einsatz von KI, denn es stellt eine Architektur bereit, die für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit sorgt. Das sind für das produktive Deployment von Modellen entscheidende Faktoren. Es setzt an der oft hohen Schwelle zwischen Entwicklung und Realisierung an und beseitigt Schwierigkeiten in Bezug auf Leistung, Skalierbarkeit und konsistente Bereitstellung von Modellen für den produktiven Einsatz.
Die MLOps-Prinzipien von GFT
Einheitlichkeit beim Extrahieren, Laden und Umwandeln von Daten
Das MLOps-Framework sorgt für einen effizienten und einheitlichen Umgang mit Daten vom Extrahieren und Transformieren bis zum Laden und Speichern.
Modulare und parametrierbare Modelle
Mit dem MLOps-Framework lassen sich trainierte Modelle einfach in Module aufteilen und mit Parametern versehen, sodass sie schnell geändert und präzise angepasst werden können.
Überwachung und adaptives Lernen in Echtzeit
Dank kontinuierlicher Überwachung und adaptivem Lernen sind rechtzeitige Warnungen ebenso sichergestellt wie eine korrekte, ordnungsgemäße Administration und Wartung des Systems.
Beschleunigung dank MLOps-Framework
Umfassendes Framework für die Dokumenten-Compliance
Optimierte Effizienz in der Fertigung durch proaktive Anpassungen und Änderungen
Vermeidung von Qualitätsproblemen und Mängeln durch Antizipieren von Merkmalen, Eigenschaften und Änderungen der Produktionsumgebung
Signifikant geringerer Energieverbrauch durch die Optimierung kostenrelevanter Anlagen wie z. B. HLK-Systeme oder Hochöfen
Proaktive Planung von Instandhaltungsarbeiten und Verringerung unerwarteter Ausfallzeiten durch Prognose der Betriebsbedingungen
