Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen – Teil 3

Die Synergie zwischen DevOps und MLOps ist heute wichtiger denn je. Doch die Verschmelzung dieser beiden Paradigmen zu einer kohärenten Software Supply Chain bringt eine Reihe spezifischer Herausforderungen mit sich – von der komplexen Verwaltung von Modellabhängigkeiten bis zur Anpassung klassischer CI/CD-Tools an moderne Machine-Learning-Workflows. Kein Wunder also, dass sich viele Teams von diesem Integrationsprozess …

Was ist ein Feature Store im Machine Learning – und brauche ich einen?

Im Wesentlichen ist ein Feature Store ein spezielles Repository, in dem Merkmale (Features) methodisch gespeichert und angeordnet werden, in erster Linie zum Trainieren von Modellen durch Data Scientists und zur Erleichterung von Vorhersagen in Anwendungen, die mit trainierten Modellen ausgestattet sind. Er ist ein zentraler Sammelpunkt, an dem Sammlungen von Merkmalen aus einer Vielzahl von …

Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen – Teil 2

Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software-Lieferkette vereinen – Teil 2 In dieser Blogserie beleuchten wir die Bedeutung der Verschmelzung bewährter DevOps-Praktiken mit MLOps, um bestehende Lücken zu schließen, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen zu stärken und datengestützte Entscheidungsfindung zu fördern. Teil 1 behandelte die Herausforderungen getrennter DevOps– und MLOps-Pipelines und zeigte auf, warum …

Silos aufbrechen: DevOps und MLOps zu einer einheitlichen Software Supply Chain vereinen – Teil 1

Als Unternehmen das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) erkannten, begann ein Wettlauf, um Machine Learning Operations (MLOps) in ihre Geschäftsstrategien zu integrieren. Doch die Implementierung von Machine Learning (ML) in der Praxis stellte sich als äußerst anspruchsvoll heraus – die große Kluft zwischen Entwicklung und produktivem Einsatz wurde schnell deutlich. Laut Gartner schaffen es 85 % …