Azure MLOps

Azure MLOps

Machine Learning Operations

Die Einführung von MLOps-Methoden kann für ein Unternehmen oder ein Team eine Vielzahl von Vorteilen mit sich bringen. MLOps strafft den Entwicklungsprozess von ML-Modellen, von der Erstellung und dem Modelltraining bis zur Bereitstellung und Überwachung. Dies führt zu einer effizienteren und effektiveren Nutzung von Ressourcen.

Wir haben zahlreiche Unternehmen unterstützt, ihre maschinellen Lernprozesse zu optimieren.

  • Seit die Test- und Bereitstellungsaufgaben mit unserem MLOps-Service automatisiert wurden, kann sich einer unserer Kunden aus dem Finanzsektor vollständig auf die Verbesserung seiner Betrugserkennungsmodelle konzentrieren.
  • Ein Baumanagementunternehmen konnte seine Kosten reduzieren und fortlaufend besser verwalten, indem es seinen gesamten maschinellen Lernprozess mit den bewährten Best-Practice-Verfahren aus dem MLOps-Serivce verschlankt hat.
  • Ein Einzelhandelskunde hat mit unserem MLOps-Service seine Time-to-Market von sowohl Aktualisierungen bestehender Modelle als auch brandneuen Modellen deutlich verkürzt. Gleichzeitig wurden die belastenden Ausfallzeiten durch die erweiterten Überwachungsfunktionen des MLOps-Dienstes schneller identifiziert, entsprechend behandelt und insgesamt reduziert.
  • Ein weiterer Einzelhandelskunde konnte durch unsere Azure-Infrastruktur- und MLOps-Lösungen eine erhebliche Verbesserung in der Leistungsfähigkeit seiner produktiven ML-Modelle erreichen. Durch die auf seine spezifischen ML-Anforderungen zugeschnittene Azure Architektur, kann er unvorhergesehene Spitzen von Abfragen an seine produktiven Modelle reibungslos und effizient verarbeiten. Diese verbesserte Leistung und Skalierbarkeit führten zu einer gesteigerten Zuverlässigkeit seiner Dienste, was wiederum das Kundenerlebnis positiv beeinflusst.

Ihr Nutzen

Unser MLOps-Service entschlüsselt genau diese Innovation für Ihr Business. Unsere Experten arbeiten mit Ihnen zusammen, um die Modellprüfung und -bereitstellung zu automatisieren, damit der Hauptfokus auf die wichtige Aufgabe der Modelloptimierung gelegt werden kann. Darüber hinaus sorgen unsere Monitoringlösungen dafür, dass die Modelle immer optimal laufen, dass auftretende Probleme schnell erkannt und diagnostiziert werden können und jegliche Ausfallzeiten minimiert werden.

Gerne unterstützen wir Sie, die Leistung von Azure Machine Learning zu nutzen, Ihre Geschäftsabläufe zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Machen Sie den ersten Schritt in Richtung einer effizienten ML-Modellverwaltung, indem Sie unser MLOps-Angebot kennenlernen.

Kontaktieren Sie uns, um gemeinsam eine Lösung zu definieren, welche Ihren aktuellen und künftigen Bedürfnissen entspricht.

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Claudio Lässer

Head of Cloud and Automation

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