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heise online

09/20

Verwaltung und Inbetriebnahme von ML-Modellen

Geschrieben von:
Nico Axtmann

Werkzeuge wie DVC und Cortex, die auf Operationalisierung von KI-Projekten ausgelegt sind, sollen Entwicklern beim Deployen von Modellen in Produktion helfen.
Obwohl ein großer Hype um Machine Learning und KI existiert, landet bei den meisten Unternehmen nur ein Bruchteil der entwickelten Modelle in der Produktion. Die Werterzeugung mit datengetriebenen Entscheidungen wird bei den Unternehmen in den nächsten Jahren zunehmend im Fokus stehen. Viele beginnen KI- und Datenstrategien zu implementieren. In den vergangenen Jahren sind zahlreiche Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder MxNet entstanden und gewachsen.

Insgesamt hat der große Anteil an Open-Source-Software die Entwicklung der Modelle stark vereinfacht. Heute erweitern viele Werkzeuge das Ökosystem, die mehr Struktur und Stabilität in die Entwicklung und das Deployment der KI-Applikationen bringen. Der Fokus der neuen Tools erstreckt sich von der Daten- und Modellverwaltung bis hin zum Deployment der Modelle auf unterschiedlichen Cloud-Plattformen. Ziel ist es, Hilfestellung zu geben, um Modelle in Produktion zu bekommen.

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