Ein Turbo für das Machine Learning
Praxisbeispiel und Fazit
Praxisbeispiel: ML und KI in Applikationen
Fazit & Ausblick
Services und Lösungen für MLOps (Auswahl) |
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Anbieter |
Lösung(en) |
Details |
Akira.AI |
Akira AI – MLOps Platform |
MLOps-Plattform mit Lifecycle-Management, Monitoring, Governance-Funktionen, Implementierung in Containern; Zugang zu Konnektoren, Frameworks, Analyse-Tools und so weiter |
Amazon Web Services |
Amazon Sagemaker for MLOps; MLOps Workload Orchestrator |
Sagemaker for MLOps mit MLOps-Tools, u. a. für automatisiertes Training und Monitoring von ML-Modellen, Collaboration und Bereitstellung von ML-Infrastruktur "as code"; Workload Orchstrator als Framework für Management von ML-Pipelines |
Cloudera |
Cloudera Data Plat-form; CDP ML |
CDP Machine Learning für MLOps und ML-Workflows; Zugang zu unterschiedlichen Tools; Lifecycle-Management für Daten und ML-Modelle |
cnvrg.io |
cnvrg.io Metacloud |
Plattform für KI und Machine Learning; für Cloud-Umgebungen (AWS, Google, Microsoft) und On Premises; MLOps-Lösung in Verbindung mit ThinkSystem-Servern von Lenovo |
Databricks |
MLFlow |
Herstellerneutraler Ansatz ohne Bindung an einen Cloud-Service-Provider; Plattform für das Management des ML-Lebenszyklus |
Dataiku |
Dataiku-Plattform |
Plattform für KI, ML, Datenaufbereitung, DataOps und MLOps; Nutzung On-Premises oder in Cloud-Umgebungen von AWS, Google und Microsoft; Erstellen von ML-Modellen mit AutoML |
DataRobot |
DataRobot AI Cloud Platform |
Cloud-Plattform für KI- und ML-Entwicklung, inklusive MLOps-Funktionen und Data Engineering |
Domino Data Lab |
Domino Enterprise MLOps Platform |
MLOps-Plattform für Unternehmen; Zugang zu diversen Data-Science-Tools und Infrastrukturkomponenten nach dem Self-Service-Prinzip |
Google Cloud AI Platform; Google Kubeflow |
Google-Cloud-Plattform als Basis für Einrichten von MLOps, etwa mit Kubeflow Pipelines, MLFlow von Databricks, TensorFlow Extended, Google Kubernetes Engine |
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H20 MLOps |
H20 AI Cloud |
Cloud-Plattform für Management, Implementierung, Governance und Monitoring von ML-Modellen |
HPE |
HPE Ezmeral MLOps |
Vorkonfiguriert auf Basis der HPE-Ezmeral-Plattform; On-Premises oder in Public Cloud (AWS, Google, Microsoft); unterstützt ML-Modelle in Containern; vorkonfektionierte Tools |
IBM |
IBM Cloud Pak for Data |
Cloudbasierte Daten- und KI-Plattform; mit Governance- und Lifecycle-Management-Funktionen für ML-Modelle; Automatisierung mittels MLOps |
Iguazio |
Iguazio MLOps Platform |
Plattform mit Online- und Offline-Feature-Store, automatisiertem Monitoring, Drift Detection, erneutes Training und Skalierung von Modellen; auch Bereitstellung als gemanagte Lösung |
Mendix |
Mendix Platform; Mendix ML Kit |
Integration von Machine-Learning-Modellen in Mendix-Anwendungen; Basis: Low-Code-Prinzipien |
Microsoft |
Azure Machine Learning MLOps |
Umfassende MLOps-Funktionen, Nachvollziehbarkeit, automatische Skalierung von Ressourcen, Governance, Erstellen von Workflows und Modellen; Lifecycle-Management |
Mphasis |
Pace ML Platform |
MLOps-Plattform mit Deployment Pipelines, Monitoring-Funktionen, Modell-Management, Governance, Drift Detection; Echtzeit-Überwachung |
Neptune AI |
Neptune AI Meta Data Store |
Metadaten-Store für ML-Modelle; Konsolidierung von Metadaten an einem Ort für Zugriff durch unterschiedliche Teams; Debugging und Vergleich von Daten und ML-Modellen |
Nvidia |
Nvidia DGX Ready Program; Triton Inference Server |
Triton Inference Server als Open-Source-Software für Bereitstellung von KI-/ML-Modellen auf CPU-/GPU-Plattformen; DGX Ready Softwareprogramm mit zertifizierten MLOps-Lösungen für den Einsatz auf Nvidias DGX-Systemen |
Red Hat |
Red Hat OpenShift |
Integrierte MLOps-Funktionen in Red Hats Hybrid-Cloud-Plattform für Orchestrierung von Containern, darunter OpenShift Pipelines und OpenShift GitOps; Funktionen für Monitoring, Implementierung |
Seldon |
Seldon Core Enterprise; Seldon Deploy |
Core Enterprise als Framework für Paketierung, Implementierung, Monitoring und Verwaltung von ML-Modellen; Seldon Deploy als MLOps-Enterprise-Plattform für Implementierung von ML-Modellen auf Kubernetes; inklusive Governance- und Monitoring-Funktionen |
Valohai |
Valohai MLOps Platform |
MLOps-Plattform für Betrieb On Premises oder Cloud-Plattformen (AWS, Google, Microsoft Azure); Unterstützung von Kubernetes; Funktionen u. a. automatisierte ML-Learning-Pipelines, Implementierung und Monitoring von Modellen sowie Versionierung; Schwerpunkt auf einfacher Nutzung |