Trainieren und versionieren
Reproduzierbare Trainings-Pipelines mit versionierten Daten, Code und Parametern – jedes Modell hat seine Herkunft vom ersten Tag an dokumentiert.
/ IT & Daten /
MLOps, das Experimente in Produktion bringt
Versioniertes Training, Deployment, Monitoring und Rollback für KI-Modelle—als Plattform geliefert, die Ihr Data-Science-Team gerne nutzt.
Das Problem
Die meisten KI-Modelle verlassen nie das Notebook
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Die Piloten erreichen die Produktion nicht
Data Science liefert ein Notebook, die Entwicklung schreibt es für die Produktion neu, und die ursprüngliche Feature-Logik läuft auseinander. Die meisten Piloten sterben leise bei dieser Übergabe.
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Keine Modellversionierung, der jemand traut
Die Versionen leben in Ordnernamen und Slack-Nachrichten. Wenn etwas bricht, weiß niemand sicher, welches Modell in Produktion läuft und auf welchen Daten es trainiert wurde.
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Überwachung heißt ein paar Warnungen im Dashboard
Latenz und CPU werden beobachtet; Drift, nachlassende Güte und Rückschritte in einzelnen Segmenten fallen auf, wenn sich jemand aus dem Business beschwert.
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Der Rollback läuft über einen Notruf
Ein Modell zurückzunehmen heißt: Krisenrunde, manuelles Redeployment und ein Postmortem, das niemand mag. Einen erstklassigen Weg für den Rollback gibt es nicht.
So funktioniert es
Eine MLOps-Plattform, die Ihr Team annimmt statt umgeht
Ausrollen und Verkehr lenken
Deployment mit einem Befehl, mit Shadow-, Canary- und A/B-Verkehrslenkung – damit sich neue Versionen beweisen, bevor sie echten Verkehr bekommen.
Überwachen und zurücknehmen
Prüfungen auf Drift, Güte und einzelne Segmente, mit automatischen Warnungen und Rollback auf eine erwiesen gute Version mit einem Klick.
Die Plattform passt sich Ihrer Cloud, Ihren Modell-Frameworks und Ihrem bestehenden Datenstack an.
MLOps, das Experimente in Produktion bringt
Leistungsumfang
Alles, was Sie brauchen,damit Modelle vom Notebook in die Produktion kommen
Training, Registry, Deployment, Überwachung und Rollback – geliefert auf Synapse als eine Betriebsebene für Data Science und ML Engineering.
Trainings-Pipelines
Reproduzierbare Pipelines mit versionierten Daten, Code und Parametern – jeder Lauf wird in der Herkunft festgehalten.
Modell-Registry
Zentrale Registry mit Versionierung, Beförderung über Stufen, Verantwortlichkeiten und Freigabestufen zwischen Staging und Produktion.
Automatisiertes Deployment
Deployment im Batch, in Echtzeit und eingebettet mit einem Befehl, mit gleichen Umgebungen und Infrastruktur als Code.
Überwachung von Drift und Güte
Drift der Eingaben, Drift der Vorhersagen und Güte am Ergebnis, aufgeschlüsselt nach Segment und mit namentlichen Verantwortlichen je Warnung.
A/B- und Shadow-Verkehr
Neue Versionen laufen im Schatten auf echtem Verkehr, A/B-Tests laufen mit statistischen Leitplanken, und die Gewinner werden sicher befördert.
Rollback
Rollback auf die vorige erwiesen gute Version mit einem Klick, mit vollständigem Audit-Trail und Zuordnung des Vorfalls.
Unterstützt von Synapse
Ergebnisse
Was sich ändert, wenn MLOps eine Plattform ist und kein Nebenprojekt
Die Ergebnisse hängen von Kontext, Datenreife und Umfang ab. Wir schneiden ehrlich zu, bevor wir präzise versprechen.
5–10x
mehr Modelle erreichen je Quartal die Produktion
Orientierungswert – hängt von der Reife zu Beginn und von der Teamgröße ab.
Minuten
um eine neue Modellversion auszurollen, statt wie bisher Tage
Orientierungswert – auf Basis von Teams, die die Plattform schon haben.
Nachverfolgt
Drift, Güte und Rollback bei jedem Modell in Produktion
So arbeiten wir
Vom ersten Modell zu einer Plattform – ohne Big-Bang-Programm
Diagnose
Diagnose
Woche 1–2
Wir inventarisieren die heutigen Modelle, den Schmerz beim Deployment, die Lücken in der Überwachung und die Anforderungen an die Plattform.
Design
Design
Woche 3–5
Wir definieren das Modell der Registry, die Deployment-Muster, die Verträge für die Überwachung und die Rollback-Richtlinie – mit Data Science und Entwicklung.
Aufbau
Aufbau
Woche 6–12
Wir setzen Training, Registry, Deployment und Überwachung auf und weisen es an einem ersten echten Produktionsmodell nach.
Betreiben und skalieren
Betreiben und skalieren
Ab Woche 13
Wir holen weitere Teams und Modelle dazu, weiten die Überwachung aus und betreiben die Plattform als Service.
Die Zeitpläne variieren je nach Anzahl der Modelle, Vielfalt der Frameworks und bestehender Infrastruktur.
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Machen wir aus Piloten KI in Produktion?
Ohne Verpflichtung. Wir starten mit einer abgesteckten Session, um Ihre Modelle, Ihre Lücken und Ihren Bedarf an Plattform zu kartieren.