Beschleunigen Sie die Entwicklung Ihrer Machine Learning-Projekte mit MLOps

Wir helfen Unternehmen dabei, ihre Machine Learning-Projekte effizient zu verwalten, indem wir sachkundige Beratung zu MLOps bieten, einschließlich der Bewertung der aktuellen Fähigkeiten und der Anwendung bewährter branchenüblicher Praktiken, um eine produktionsbereite ML-Umgebung aufrechtzuerhalten.
ML-Lebenszyklus

Verwalten Sie den gesamten Lebenszyklus von ML, von der Datenverwaltung über das Modelltraining und die Bereitstellung bis hin zur Überwachung und Wartung.

Schnellere Bereitstellung

Beschleunigen Sie die Bereitstellung von ML-Modellen durch Automatisierung und Vereinfachung des Prozesses, was zu einer schnelleren Wertschöpfung für Unternehmen führt.

Verbesserung der Qualität

Kontinuierliches und zuverlässiges Testen und Bereitstellen von ML-Modellen verbessert die Leistung und reduziert Produktionsprobleme.

Sicherheit

Gewährleisten Sie die Sicherheit von ML-Modellen, indem Sie bewährte Praktiken im gesamten Entwicklungs- und Bereitstellungsprozess anwenden.

Bewerten Sie noch heute Ihre MLOps-Reife

Unser MLOps-Reifemodell wurde entwickelt, um Organisationen dabei zu helfen, bewährte Praktiken zu verstehen und umzusetzen, um eine Produktionsumgebung für ML zu erstellen und zu betreiben.

Durch die Bewertung Ihres aktuellen Reifegrads können Sie Verbesserungsbereiche identifizieren und einen Fahrplan entwickeln, um eine fortschrittlichere und effizientere MLOps-Umgebung zu erreichen. Ob Sie gerade erst mit ML beginnen oder Ihre aktuellen Prozesse optimieren möchten, unser Reifemodell kann Ihnen als wertvolles Werkzeug dienen, um Fortschritte zu messen und kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben.

*Klicken Sie hier, um eine Beispielbewertung zu sehen.

Holen Sie sich Ihren MLOps-Reifebericht

Machine Learning-Umgebungen

Unsere MLOps-Flussdiagramm umfasst mehrere Schlüsselkomponenten: Daten-Vorverarbeitung, Modelltraining, Modellbewertung und Modellbereitstellung. Der Schritt der Daten-Vorverarbeitung umfasst die Reinigung und Aufbereitung der Daten für die Verwendung im Modell. Der Schritt des Modelltrainings umfasst die Verwendung der vorbereiteten Daten zum Trainieren eines Machine Learning-Modells. Der Schritt der Modellbewertung umfasst das Testen des Modells an einem separaten Datensatz, um seine Leistung zu bewerten. Der Schritt der Modellbereitstellung umfasst die Bereitstellung des Modells in einer produktionsbereiten Umgebung, in der Vorhersagen gemacht werden können.

MLops process
Unser MLOps-Beratungsprozess
  • Erstbewertung
    Wir beginnen mit der Bewertung Ihrer aktuellen ML-Operationen und identifizieren Verbesserungsbereiche. Dies beinhaltet die Analyse Ihrer Workflows, Infrastruktur und ML-Prozesse sowie die Identifizierung von Herausforderungen und Möglichkeiten.
  • Strategieentwicklung
    Basierend auf den Ergebnissen der Bewertung arbeiten wir mit Ihnen zusammen, um eine maßgeschneiderte MLOps-Strategie zu entwickeln, die Ihren Geschäftszielen gerecht wird und Ihre spezifischen Anforderungen und Herausforderungen angeht.
  • Implementierung
    Wir unterstützen Sie bei Ihrer MLOps-Strategie, einschließlich der Auswahl und Konfiguration von Tools und Technologien, der Entwicklung von Prozessen und Verfahren und der Schulung Ihres Teams.
  • Optimierung
    Wir bieten kontinuierliche Unterstützung, um Ihre MLOps-Bemühungen zu optimieren und die Leistung und Zuverlässigkeit Ihrer Machine Learning-Projekte kontinuierlich zu verbessern. Dies beinhaltet Überwachung und Analyse, Fehlerbehebung sowie kontinuierliche Schulung und Unterstützung.

Warum Plain Concepts?

Plain Concepts ist ein führender Anbieter von MLOps-Beratungsdiensten mit einem Team erfahrener Berater, die sich darauf spezialisiert haben, Organisationen bei der Optimierung ihrer Machine Learning-Workflows zu unterstützen und sie zum Erfolg zu führen.

Unsere Berater verfügen über umfangreiches Wissen über bewährte MLOps-Praktiken und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Unterstützung von Organisationen bei der Umsetzung und Nutzung dieser Praktiken. Wir haben mit einer Vielzahl von Unternehmen aus verschiedenen Branchen zusammengearbeitet und besitzen das Wissen und die Erfahrung, um Ihnen bei MLOps zum Erfolg zu verhelfen.

Wir verstehen, dass jede Organisation einzigartig ist, und arbeiten mit Ihnen zusammen, um maßgeschneiderte MLOps-Lösungen zu entwickeln, die Ihren spezifischen Anforderungen und Zielen gerecht werden. Wir nehmen uns die Zeit, um Ihre einzigartigen Herausforderungen und Ziele zu verstehen und eine MLOps-Strategie zu entwerfen, die für Sie funktioniert. Plain Concepts bietet auch umfassende Unterstützung für Ihre MLOps-Initiativen.

Unsere Beratungsdienste gehen über die reine Implementierung hinaus und bieten kontinuierliche Unterstützung, um sicherzustellen, dass Sie den maximalen Nutzen aus Ihrer Investition in MLOps ziehen. Wir stehen Ihnen bei jedem Schritt des Weges zur Seite, von der Planung und Bereitstellung bis hin zur kontinuierlichen Optimierung und Wartung.

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Unsere Kunden

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