# Beste MLOps-Plattformen mit Model Monitoring-Funktionen *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Plattformen zur Operationalisierung von maschinellem Lernen (MLOps) ermöglichen es Benutzern, maschinelle Lernmodelle zu verwalten, zu überwachen und bereitzustellen, während sie in Geschäftsapplikationen integriert werden. Sie automatisieren die Bereitstellung, verfolgen die Gesundheit und Genauigkeit der Modelle und ermöglichen es Teams, maschinelles Lernen im gesamten Unternehmen zu skalieren, um greifbare Geschäftsergebnisse zu erzielen. ### Kernfähigkeiten von MLOps-Plattformen Um in die Kategorie der MLOps-Plattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen: - Eine Plattform zur Überwachung und Verwaltung von maschinellen Lernmodellen anbieten - Benutzern ermöglichen, Modelle in Geschäftsapplikationen im gesamten Unternehmen zu integrieren - Die Gesundheit und Leistung der bereitgestellten maschinellen Lernmodelle verfolgen - Ein ganzheitliches Management-Tool bereitstellen, um alle im Unternehmen bereitgestellten Modelle besser zu verstehen ### Häufige Anwendungsfälle für MLOps-Plattformen Datenwissenschafts- und ML-Engineering-Teams nutzen MLOps-Plattformen, um Modelle zu operationalisieren und ihre Leistung im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Häufige Anwendungsfälle umfassen: - Automatisierung der Bereitstellungspipeline für von Datenwissenschaftlern erstellte ML-Modelle in Produktionsanwendungen - Überwachung von Modellverschiebungen, Genauigkeitsverschlechterungen und Leistungsanomalien in bereitgestellten Modellen - Verwaltung von Experimentverfolgung, Modellversionierung und Sicherheitsgovernance über den gesamten ML-Lebenszyklus ### Wie sich MLOps-Plattformen von anderen Tools unterscheiden MLOps-Plattformen konzentrieren sich auf die Wartung und Überwachung von bereitgestellten Modellen, anstatt auf die anfängliche Modellentwicklung. Dies unterscheidet sie von [Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), die sich auf den Modellaufbau und das Training konzentrieren. Einige MLOps-Lösungen bieten eine zentrale Verwaltung aller Modelle im Unternehmen an einem einzigen Ort und können sprachunabhängig oder für bestimmte Sprachen wie Python oder R optimiert sein. ### Einblicke von G2 zu MLOps-Plattformen Basierend auf den Kategorietrends auf G2 stechen Modellüberwachung und Experimentverfolgung als die am meisten geschätzten Fähigkeiten hervor. Verbesserte Modellzuverlässigkeit und schnellere Iterationszyklen heben sich als primäre Vorteile der Einführung hervor. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 241 ## Trust & Credibility Stats **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 6,600+ Authentische Bewertungen - 241+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. --- **Sponsored** ### JFrog JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG), die Schöpfer der einheitlichen DevOps-, DevSecOps-, DevGovOps- und MLOps-Plattform, hat es sich zur Aufgabe gemacht, eine Welt zu schaffen, in der Software reibungslos von der Entwicklung bis zur Produktion geliefert wird. Angetrieben von einer „Liquid Software“-Vision ist die JFrog-Plattform ein Software-Lieferkettensystem, das darauf ausgelegt ist, Organisationen dabei zu unterstützen, sichere Software schnell und skalierbar zu entwickeln, zu verwalten und zu verteilen. Ganzheitliche Sicherheitsfunktionen helfen dabei, Bedrohungen und Schwachstellen zu identifizieren, zu schützen und zu beheben. Die universelle, hybride, Multi-Cloud JFrog-Plattform ist sowohl als SaaS-Dienste über große Cloud-Service-Anbieter als auch selbst gehostet verfügbar. Millionen von Nutzern und etwa 6.600 Organisationen weltweit, darunter die Mehrheit der Fortune 100, verlassen sich auf JFrog-Lösungen, um die digitale Transformation im KI-Zeitalter sicher zu meistern. Erfahren Sie mehr unter www.jfrog.com oder folgen Sie uns auf X @JFrog. 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[PrimeHub](https://www.g2.com/de/products/primehub/reviews) PrimeHub ist eine On-Premise-Maschinenlernplattform, die es KI/ML-Teams ermöglicht, sich in einer kollaborativen Umgebung auf ihre wahre Produktivität zu konzentrieren. PrimeHub hilft Administratoren bei der Verwaltung von Hardware-Ressourcen, Zugriffskontrolle, Gruppenkontingenten, Datensätzen und mehr. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [InfuseAI](https://www.g2.com/de/sellers/infuseai) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Taipei City, TW - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/infuseai/ (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - Schnelle Verarbeitung (2 reviews) - Einrichtung erleichtern (2 reviews) - KI-Integration (1 reviews) - Datenverwaltung (1 reviews) **Cons:** - Unzureichende Lernressourcen (1 reviews) - Mangel an Anleitung (1 reviews) - Leistungsprobleme (1 reviews) - Schlechte Dokumentation (1 reviews) - Langsame Leistung (1 reviews) ### 2. [Arthur](https://www.g2.com/de/products/arthur-arthur/reviews) Arthur ist das Unternehmen für KI-Leistung. Wir helfen Datenwissenschaftlern, Produktverantwortlichen und Geschäftsführern, die Abläufe von tabellarischen, NLP- und Computer-Vision-Modellen zu beschleunigen, um Genauigkeit, Erklärbarkeit und Fairness zu optimieren. Genauigkeit: Verfolgen Sie die Modellleistung, um Datenverschiebungen zu erkennen und darauf zu reagieren und die Modellgenauigkeit für bessere Geschäftsergebnisse zu verbessern. Erklärbarkeit: Bauen Sie Vertrauen auf, stellen Sie die Einhaltung von Vorschriften sicher und erzielen Sie umsetzbarere ML-Ergebnisse mit den Erklärbarkeits- und Transparenz-APIs von Arthur. Fairness: Überwachen Sie proaktiv auf Verzerrungen, verfolgen Sie Modellergebnisse anhand benutzerdefinierter Verzerrungsmetriken und verbessern Sie die Fairness Ihrer Modelle. Der forschungsgeleitete Ansatz von Arthur zur Produktentwicklung treibt exklusive Fähigkeiten in den Bereichen Computer Vision, NLP, Verzerrungsminderung und anderen kritischen Bereichen voran. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Arthur](https://www.g2.com/de/sellers/arthur-65a28c60-087c-4edc-a6dd-123304a24f8d) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** New York, US - **Twitter:** @itsArthurAI (2,151 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/arthurai/ (42 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 3. [Hopsworks](https://www.g2.com/de/products/hopsworks/reviews) Hopsworks ist eine kollaborative ML-Plattform mit dem leistungsstärksten Feature Store für Batch- und Echtzeitdaten. Gebaut um den fortschrittlichsten und modularsten Feature Store der Branche, der nahtlose Integration für bestehende Pipelines bietet und hilft, Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Was und warum? Ein Feature Store ist eine Plattform zur Verwaltung von Features beim Erstellen und Bereitstellen von maschinellen Lernmodellen. Ein Feature Store wie Hopsworks wird für schnellere Iteration und schnellere Bereitstellung von Modellen in der Produktion verwendet. Es ist vorteilhaft für die Skalierung und das einfachere Verschieben von Echtzeit-Maschinenlern-Anwendungsfällen sowie zur Steigerung der Produktivität von Daten- und KI-Teams. Integration Als offene und modulare Plattform integriert sich Hopsworks mit allen wichtigen Tools im Data-Science-Ökosystem und kann auf allen Cloud-Plattformen als verwaltete Lösung bereitgestellt werden. Hopsworks ist eine Python-zentrierte Plattform, Ihr bestehender Python-Code und Ihre Pipeline können nahtlos mit Hopsworks verwendet werden, und auf unserer Unternehmenslösung können Sie Ihre eigenen Bibliotheken oder jedes gewünschte Framework installieren und in einer lokalen Jupyter-Umgebung arbeiten. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Hopsworks](https://www.g2.com/de/sellers/hopsworks) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Stockholm, SE - **Twitter:** @hopsworks (1,441 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/hopsworks/ (36 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 4. [Myelin.io](https://www.g2.com/de/products/myelin-io/reviews) Myelin ist ein Kubernetes-natives End-to-End-Maschinenlern-Framework. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern und Maschinenlern-Ingenieuren, Maschinenlernmodelle zu trainieren, bereitzustellen und zu überwachen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Myelin.io](https://www.g2.com/de/sellers/myelin-io) - **Hauptsitz:** London, GB - **Twitter:** @myelinio (7 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/myelinio/ (2 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 5. [Picsellia](https://www.g2.com/de/products/picsellia/reviews) Picsellia bietet einen gesamten KI-Entwicklungs-Stack, der für Bilder optimiert ist: Es deckt jeden Schritt ab, der erforderlich ist, um ein Computer-Vision-Modell in der Produktion einzusetzen. Benutzer können ihre KI-Modelle direkt auf der Plattform strukturieren, betreiben und verbessern. \>\>\> Unsere Mission \<\<\< Wir bemühen uns, technischen Teams zu helfen, ihre CV-Modelle in CV-Pipelines aufzurüsten, indem wir eine vollständige MLOps-Plattform bereitstellen, die ausschließlich für Computer-Vision-Projekte entwickelt wurde. Unsere Philosophie ist es, unser Produkt ständig zu verbessern, um die Bedürfnisse unserer Kunden zu erfüllen. \>\>\> Wichtige Funktionen von Picsellia \<\<\< - Datenmanagement Speichern, suchen, filtern und annotieren Sie Ihre Daten an einem einzigen Ort. Die zentralisierte und intuitive Beschriftungsoberfläche von Picsellia ermöglicht es Ihren Teams, gleichzeitig zu annotieren. - Experimentverfolgung Verfolgen und vergleichen Sie Ihre Experimente und finden Sie Ihr leistungsstärkstes Modell. Sobald das erledigt ist, hilft Ihnen Picsellia, die beste Hyperparameter-Kombination zu finden, um die Leistung Ihres Modells zu optimieren. - Verarbeitungen Führen Sie Aufgaben wie Datenaugmentation direkt auf der Plattform durch. Automatisieren Sie Ihre Prozesse und starten Sie sie zu der Zeit und mit den Daten, die Sie möchten. - Modellbereitstellung Setzen Sie Ihre Modelle in nur einer Minute in der Produktion ein, mit oder ohne Server. Sie erhalten einen skalierbaren und serverlosen API-Endpunkt! - Modellüberwachung Überwachen Sie die Leistung Ihres Modells in Echtzeit. Identifizieren und beheben Sie potenzielle Fehlerfälle, bevor Ihre Kunden sie erleben. Richten Sie Warnungen ein. - Automatisierte Pipelines Verwandeln Sie Ihren CV-Lebenszyklus in einen Workflow. Visualisieren und überprüfen Sie direkt Ihre Vorhersagen, um Ihre Trainingsdaten zu verbessern und die Effizienz Ihrer Modelle zu steigern. \>\>\> Es folgt den Bedürfnissen Ihres Unternehmens \<\<\< Picsellia ist so konzipiert, dass es so erweiterbar wie möglich ist, unsere Kunden sind nicht an unsere Produkte gebunden, da wir eine offene Umgebung bieten. Es fördert die Zusammenarbeit, reduziert Ausfallraten und wächst mit Ihrem Unternehmen. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 5.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Metriken:** 3.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 3.3/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Picsell.ia](https://www.g2.com/de/sellers/picsell-ia) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Toulouse, FR - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/picsell-ia (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 6. [Superwise](https://www.g2.com/de/products/superwise-ai-superwise/reviews) Da immer mehr Unternehmen auf KI-Modelle setzen, um ihre Wirkung und ihren Gewinn zu steigern, wächst der Bedarf an Verwaltung, Überwachung und Optimierung des realen Verhaltens dieser Modelle. Superwise.ai ist das Unternehmen, das die Gesundheit von KI-Modellen in der Produktion überwacht und sicherstellt. Bereits von erstklassigen Organisationen genutzt, überwacht Superwise.ai täglich Millionen von Vorhersagen, um die Risiken zu beseitigen, die sich aus der Black-Box-Natur dieser Modelle ergeben: schlechte Entscheidungen, unerwünschte Voreingenommenheit und Compliance-Probleme. Ihre KI-Sicherheitslösung fungiert als die einzige verlässliche Quelle für alle Beteiligten und befähigt Datenwissenschafts- und Betriebsteams mit den richtigen Erkenntnissen, ihre Nutzung von KI zu skalieren, indem sie unabhängiger, agiler werden und Vertrauen in den Betrieb ihrer Modelle gewinnen. Implementierte Anwendungsfälle umfassen Vorhersagen des Kundenlebenszeitwerts (CLV), Betrugserkennung, Lead-Scoring, Underwriting, Kreditrisiko und mehr. Für seine innovative Technologie und Herangehensweise anerkannt, wurde Superwise kürzlich von Gartner als 2020 Cool Vendor in Enterprise AI Governance benannt. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 7.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [superwise.ai](https://www.g2.com/de/sellers/superwise-ai) - **Gründungsjahr:** 2017 - **Hauptsitz:** Nashville, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/superwise-ai (95 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 7. [Vertex Explainable AI](https://www.g2.com/de/products/vertex-explainable-ai/reviews) Erklärbare KI ist eine Reihe von Tools und Frameworks, die Ihnen helfen, die Vorhersagen Ihrer maschinellen Lernmodelle zu verstehen und zu interpretieren, nativ integriert in eine Reihe von Google-Produkten und -Diensten. Damit können Sie die Modellleistung debuggen und verbessern und anderen helfen, das Verhalten Ihrer Modelle zu verstehen. Sie können auch Merkmalszuweisungen für Modellvorhersagen in AutoML Tables, BigQuery ML und Vertex AI generieren und das Modellverhalten visuell mit dem What-If Tool untersuchen. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Skalierbarkeit:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Metriken:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Flexibilität des Rahmens:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Google](https://www.g2.com/de/sellers/google) - **Gründungsjahr:** 1998 - **Hauptsitz:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) - **Eigentum:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Unternehmen mittlerer Größe, 50% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Zusammenarbeit (1 reviews) - Kosteneinsparung (1 reviews) - Datenverwaltung (1 reviews) - Einfacher Zugang (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) ### 8. [cnvrg.io](https://www.g2.com/de/products/cnvrg-io/reviews) Der schnellste Weg von der Forschung zur Produktion - cnvrg.io ist eine End-to-End-Datenwissenschaftsplattform, die alles bietet, was Ihr Team benötigt. Beschleunigen Sie die Zeit von der Forschung zur Produktion mit einer All-in-One-ML-Plattform mit fortschrittlichem Modellmanagement und MLOps, optimiert für die Produktion. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [cnvrg.io](https://www.g2.com/de/sellers/cnvrg-io) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Tel Aviv, IL - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/cnvrg-io/ (21 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 50% Unternehmen ### 9. [NeoPulse AI Studio](https://www.g2.com/de/products/neopulse-ai-studio/reviews) Das NeoPulse-Framework ermöglicht es Organisationen, ihren gesamten KI-Workflow und ihre Infrastruktur von einem Ort aus zu verwalten. Das bedeutet, dass DevOps, Dateningenieure und ML-Ingenieure von einer einzigen Schnittstelle aus arbeiten, anstatt separate Anwendungen zu verwenden. Mit NeoPulse kann ein Dateningenieur Trainingsdatensätze zusammenstellen. Der Machine-Learning-Ingenieur kann KI-Modelle erstellen. Der DevOps-Ingenieur kann die Lösung bereitstellen und verwalten, ohne die NeoPulse-Umgebung zu verlassen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Einfache Bedienung:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Seller Details:** - **Verkäufer:** [AI Dynamics](https://www.g2.com/de/sellers/ai-dynamics) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Bellevue, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/aidynamics/ (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Unternehmen #### Pros & Cons **Pros:** - Fähigkeiten (1 reviews) - Datenanalyse (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) - Modellverwaltung (1 reviews) **Cons:** - Mangel an Funktionen (1 reviews) - Fehlende Funktionen (1 reviews) - Modellbeschränkungen (1 reviews) ### 10. [ParallelM MLOps](https://www.g2.com/de/products/parallelm-mlops/reviews) ParallelM's MCenter hilft Datenwissenschaftlern, ML-Modelle in der Produktion bereitzustellen, zu verwalten und zu steuern. Importieren Sie einfach Ihr bestehendes Modell aus Ihrem bevorzugten Notebook und erstellen Sie dann Datenverbindungen oder einen REST-Endpunkt für das Modell-Serving mit dem Drag-and-Drop-Pipeline-Builder. Die erweiterte Überwachung erstellt automatisch Warnungen, wenn Modelle aufgrund sich ändernder Daten nicht wie erwartet funktionieren. Mit integrierter Modell-Governance wird jede Aktion kontrolliert und nachverfolgt, einschließlich der Modellversionierung und wer Modelle in die Produktion befördern kann, um die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. **Average Rating:** 3.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Verkäufer:** [ParallelM](https://www.g2.com/de/sellers/parallelm) - **Hauptsitz:** Sunnyvale, US - **Twitter:** @ParallelM_AI (139 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/9369269 (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Unternehmen ### 11. [Tecton](https://www.g2.com/de/products/tecton/reviews) Ein Feature-Store ist eine Datenplattform, die es einfach macht, Merkmale für maschinelles Lernen zu erstellen, bereitzustellen und zu nutzen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Tecton](https://www.g2.com/de/sellers/tecton) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tectonai/ (167 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 12. [Akira AI](https://www.g2.com/de/products/akira-ai/reviews) Akira Ai ist die Umsetzung von KI-Experimenten in die Produktion und bietet Lösungen für Continuous Delivery für maschinelles Lernen und Deep Learning, Standardisierung von KI- und ML/DL-Operationen, Qualitätsüberwachung, Modellvisualisierung und Modellkatalog. Wir sind Spezialisten für den Aufbau und Betrieb vor Ort sowie am Edge. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Akira GenAI](https://www.g2.com/de/sellers/akira-genai) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 13. [Attri](https://www.g2.com/de/products/attri/reviews) Attri provides AI employees that help modern teams automate complex workflows, while keeping a human expert in the loop wherever judgment matters most. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Attri AI](https://www.g2.com/de/sellers/attri-ai) - **Hauptsitz:** Austin, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/attriai (43 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 14. [Censius](https://www.g2.com/de/products/censius/reviews) Censius ist eine AI-Observability-Plattform, die es Unternehmen jeder Größe ermöglicht, ihre maschinellen Lernmodelle mit Zuversicht in die Produktion zu bringen. Die führende AI-Observability-Plattform des Unternehmens hilft, Datenwissenschaftsinitiativen verantwortungsvoller und erklärbarer zu machen. Dieses All-in-One-ML-Überwachungssystem ermöglicht es, proaktiv End-to-End-ML-Pipelines auf Drift, Verzerrung, Datenintegrität und Datenqualitätsprobleme zu überwachen. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Censius](https://www.g2.com/de/sellers/censius) - **Hauptsitz:** Austin, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/censius/ (13 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 15. [MLTest](https://www.g2.com/de/products/mltest/reviews) Die fortschrittlichste KI-Sicherheitsplattform der Welt Schützen Sie Ihre Organisation vor jeder KI-Bedrohung mit der Sicherheitsplattform, die von Unternehmen weltweit bevorzugt wird. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Lakera](https://www.g2.com/de/sellers/lakera) - **Gründungsjahr:** 2021 - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **Twitter:** @LakeraAI (1,667 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/lakeraai/ (75 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 16. [Modzy](https://www.g2.com/de/products/modzy/reviews) Modzy beschleunigt die Bereitstellung, Integration und Verwaltung von produktionsbereiter KI. Mit Integrationen für die führenden Data-Science- und DevOps-Tools verlassen sich Teams auf Modzy, um KI-fähige Anwendungen schnell und einfach auf standardisierte, wiederholbare und sichere Weise zu erstellen. Durch die Nutzung von Modzy als zentralen Ort zur Überwachung aller KI im gesamten Unternehmen oder am Rand können Führungskräfte Governance und Sicherheit etablieren und gleichzeitig höhere Renditen aus KI erzielen: Modzy wurde 2019 mit einem klaren Ziel gegründet: Eine Welt zu schaffen, in der Menschen und Maschinen zusammenarbeiten und so bessere Ergebnisse erzielen als allein. Unser Unternehmen mit Sitz in Vienna, VA, bedient Fortune-500-Kunden in den Bereichen Energie und Versorgungsunternehmen, Telekommunikation, Fertigung, Biowissenschaften und den öffentlichen Sektor. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Modzy](https://www.g2.com/de/sellers/modzy) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 17. [Monitaur](https://www.g2.com/de/products/monitaur/reviews) Modell-Governance-Software für KI, statistische Modelle und alles dazwischen. Ihr Unternehmen benötigt einen konsistenten Ansatz für die Modell-Governance, um fundierte Entscheidungen, Risikomanagement und Leistungstransparenz zu gewährleisten. Mit Monitaur können Sie verantwortungsvolle und ethische Governance von der Richtlinie bis zum Nachweis für interne und externe Interessengruppen umsetzen, einschließlich technischer Teams, Geschäftsinhaber, Regulierungsbehörden und Prüfer. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Monitaur](https://www.g2.com/de/sellers/monitaur) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Boston, Massachusetts, United States - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/monitaur (29 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 18. [Polyaxon](https://www.g2.com/de/products/polyaxon/reviews) Eine unternehmensgerechte Plattform für agile, reproduzierbare und skalierbare maschinelles Lernen. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [Polyaxon](https://www.g2.com/de/sellers/polyaxon) - **Hauptsitz:** Berlin, DE - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/polyaxon (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 19. [Truera](https://www.g2.com/de/products/truera/reviews) TruEra Forschung: Erklärbares ML Eine zentrale Forschungsrichtung für TruEra ist das Studium, wie Modelle robust erklärt werden können, um sie zu verstehen, zu hinterfragen und ihnen zu vertrauen. TruEra-Lösungen basieren auf jahrelanger Erklärbarkeitsforschung, die an der Carnegie Mellon University durchgeführt wurde. Wir betrachten Erklärbarkeit weiterhin als Rückgrat für Vertrauen in ML-Systeme. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [TruEra](https://www.g2.com/de/sellers/truera-60cc09ed-ea2d-4e7e-8eef-8531aceb6760) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Redwood City, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/truera (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 20. [TruEra Diagnostics](https://www.g2.com/de/products/truera-diagnostics/reviews) TruEra Diagnostics ist eine KI-Qualitätslösung, die Datenwissenschaftlern hilft, die Leistung von maschinellen Lernmodellen zu analysieren und zu optimieren, die Funktion von Modellen zu erklären und algorithmische Verzerrungen zu minimieren. Mit TruEra Diagnostics können Datenwissenschaftler qualitativ hochwertige Modelle schneller erstellen und wichtigen Interessengruppen demonstrieren, dass ihre Modelle bereit für die Produktion sind und Kunden- oder regulatorische Anforderungen erfüllen. TruEra Diagnostics funktioniert sowohl mit benutzerdefinierten Modellen als auch mit Modellen, die mit den beliebtesten Modellentwicklungsplattformen wie Data Robot, H20.ai und Dataiku erstellt wurden. Es funktioniert auch mit einer Vielzahl von Modellbereitstellungsanbietern und fügt sich nahtlos in den KI-Stack ein. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [TruEra](https://www.g2.com/de/sellers/truera-60cc09ed-ea2d-4e7e-8eef-8531aceb6760) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Redwood City, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/truera (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 21. [TruEra Monitoring](https://www.g2.com/de/products/truera-monitoring/reviews) TruEra Monitoring hilft Ihnen, die Leistung von Machine-Learning-Modellen einfach zu verfolgen und zu beheben. Mit einzigartiger Erklärbarkeit und Analyse der Modellqualität geht TruEra Monitoring über grundlegende Beobachtungslösungen hinaus, indem es eine schnellere Ursachenanalyse und Maßnahmen ermöglicht. Dies spart Zeit für ML-Ops und Datenwissenschaftler, verbessert die Governance und bietet eine effektivere Rückkopplungsschleife, um sowohl Modelle als auch Geschäftsergebnisse zu verbessern. **Seller Details:** - **Verkäufer:** [TruEra](https://www.g2.com/de/sellers/truera-60cc09ed-ea2d-4e7e-8eef-8531aceb6760) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Redwood City, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/truera (9 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ## Parent Category [Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence) ## Related Categories - [Maschinelles Lernsoftware](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning) - [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/de/categories/data-labeling) --- ## Buyer Guide ### Was Sie über MLOps-Plattformen wissen sollten ### Was sind MLOps-Plattformen? MLOps-Lösungen wenden Werkzeuge und Ressourcen an, um sicherzustellen, dass maschinelle Lernprojekte ordnungsgemäß und effizient durchgeführt werden, einschließlich Datenverwaltung, Modellmanagement und Modellbereitstellung. Die Menge an Daten, die in Unternehmen produziert wird, nimmt rapide zu. Unternehmen erkennen deren Bedeutung und nutzen diese gesammelten Daten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unternehmen verwandeln ihre Daten in Erkenntnisse, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und Produktangebote zu verbessern. Mit maschinellem Lernen können Benutzer große Datenmengen analysieren. Ob strukturiert oder unstrukturiert, es deckt Muster auf und hilft, datengetriebene Vorhersagen zu treffen. Ein entscheidender Aspekt des maschinellen Lernprozesses ist die Entwicklung, Verwaltung und Überwachung von maschinellen Lernmodellen. Benutzer nutzen MLOps-Plattformen, um maschinelle Lernmodelle zu verwalten und zu überwachen, während sie in Geschäftsapplikationen integriert werden.&nbsp; Obwohl MLOps-Fähigkeiten in Softwareprodukten oder Plattformen zusammenkommen können, ist es im Grunde eine Methodik. Wenn Datenwissenschaftler, Dateningenieure, Entwickler und andere Geschäftsinteressenten zusammenarbeiten und sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und auf Bedeutung untersucht werden, benötigen sie MLOps, um sicherzustellen, dass die Teams abgestimmt sind und dass maschinelle Lernprojekte verfolgt und reproduziert werden können. #### Welche Arten von MLOps-Plattformen gibt es? Nicht alle MLOps-Plattformen sind gleich. Diese Werkzeuge ermöglichen es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, maschinelle Lernmodelle zu verwalten und zu überwachen. Sie unterscheiden sich jedoch in Bezug auf die unterstützten Datentypen sowie die Methode und Art der Bereitstellung.&nbsp; **Cloud** Mit der Möglichkeit, Daten auf entfernten Servern zu speichern und einfach darauf zuzugreifen, können sich Unternehmen weniger auf den Aufbau von Infrastruktur konzentrieren und mehr auf ihre Daten, sowohl in Bezug darauf, wie man Erkenntnisse daraus gewinnt, als auch um deren Qualität sicherzustellen. Diese Plattformen ermöglichen es ihnen, die Modelle in der Cloud zu trainieren und bereitzustellen. Dies hilft auch, wenn diese Modelle in verschiedene Anwendungen eingebaut werden, da es einen einfacheren Zugang bietet, um die bereitgestellten Modelle zu ändern und anzupassen. **On-Premises** Cloud ist nicht immer die Antwort, da es nicht immer eine praktikable Lösung ist. Nicht alle Datenexperten haben den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheits- und Latenzproblemen. In Fällen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften wie HIPAA, dass Daten sicher sind. Daher können On-Premises-Lösungen für einige Fachleute, wie diejenigen im Gesundheitswesen und im Regierungssektor, wo die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen streng und manchmal entscheidend ist, von entscheidender Bedeutung sein. **Edge** Einige Plattformen ermöglichen das Hochfahren von Algorithmen am Edge, das aus einem Mesh-Netzwerk von Rechenzentren besteht, die Daten lokal verarbeiten und speichern, bevor sie an ein zentrales Speicherzentrum oder die Cloud gesendet werden. Edge-Computing optimiert Cloud-Computing-Systeme, um Unterbrechungen oder Verlangsamungen beim Senden und Empfangen von Daten zu vermeiden. **&nbsp;** ### Was sind die gemeinsamen Merkmale von MLOps-Plattformen? Die folgenden sind einige Kernmerkmale innerhalb von MLOps-Plattformen, die für Benutzer nützlich sein können: **Modelltraining:** Feature Engineering ist der Prozess der Umwandlung von Rohdaten in Merkmale, die das zugrunde liegende Problem für die prädiktiven Modelle besser darstellen. Es ist ein entscheidender Schritt beim Aufbau eines Modells und führt zu einer verbesserten Modellgenauigkeit bei ungesehenen Daten. Der Aufbau eines Modells erfordert das Training, indem es mit Daten gefüttert wird. Das Training eines Modells ist der Prozess, bei dem die richtigen Werte für alle Gewichte und den Bias aus den eingegebenen Daten bestimmt werden. Zwei wichtige Methoden, die zu diesem Zweck verwendet werden, sind überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Ersteres ist eine Methode, bei der der Input beschriftet ist, während letzteres mit unbeschrifteten Daten arbeitet. **Modellmanagement:** Der Prozess endet nicht, sobald das Modell veröffentlicht ist. Unternehmen müssen ihre Modelle überwachen und verwalten, um sicherzustellen, dass sie genau und aktuell bleiben. Der Modellvergleich ermöglicht es Benutzern, Modelle schnell mit einem Basiswert oder einem vorherigen Ergebnis zu vergleichen, um die Qualität des erstellten Modells zu bestimmen. Viele dieser Plattformen verfügen auch über Werkzeuge zur Verfolgung von Metriken wie Genauigkeit und Verlust. Es kann helfen, alle maschinellen Lernmodelle, die im gesamten Unternehmen bereitgestellt werden, aufzuzeichnen, zu katalogisieren und zu organisieren. Nicht alle Modelle sind für alle Benutzer gedacht. Daher ermöglichen einige Werkzeuge die Bereitstellung von Benutzern basierend auf der Berechtigung, maschinelle Lernmodelle sowohl bereitzustellen als auch zu iterieren. **Modellbereitstellung:** Die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen ist der Prozess, die Modelle in Produktionsumgebungen verfügbar zu machen, wo sie Vorhersagen für andere Softwaresysteme liefern. Einige Werkzeuge ermöglichen es Benutzern, Modellartefakte zu verwalten und zu verfolgen, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt sind. Bereitstellungsmethoden nehmen die Form von REST-APIs, GUI für On-Demand-Analysen und mehr an. **Metriken:** Benutzer können die Modellnutzung und -leistung in der Produktion kontrollieren. Dies hilft, zu verfolgen, wie die Modelle abschneiden. ### Was sind die Vorteile von MLOps-Plattformen? Durch die Nutzung von MLOps-Plattformen können Datenwissenschaftler Einblick in ihre maschinellen Lernbemühungen gewinnen. Dies hilft ihnen, besser zu verstehen, was funktioniert und was nicht, und sie erhalten die notwendigen Werkzeuge, um Probleme zu beheben, wenn sie auftreten. Mit diesen Werkzeugen bereiten Experten ihre Daten vor und bereichern sie, nutzen maschinelle Lernbibliotheken und setzen ihre Algorithmen in die Produktion um. **Dateninsights teilen:** Benutzer können Daten, Modelle, Dashboards oder andere verwandte Informationen mit kollaborationsbasierten Werkzeugen teilen, um Teamarbeit zu fördern und zu erleichtern. **Datenwissenschaft vereinfachen und skalieren:** Vorgefertigte Modelle und sofort einsatzbereite Pipelines, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind, helfen, den Prozess zu straffen. Diese Plattformen helfen effizient, Experimente über viele Knoten hinweg zu skalieren, um verteiltes Training auf großen Datensätzen durchzuführen. **Besser experimentieren:** Bevor ein Modell in die Produktion geht, verbringen Datenwissenschaftler eine erhebliche Menge an Zeit damit, mit den Daten zu arbeiten und zu experimentieren, um eine optimale Lösung zu finden. MLOps-Plattformen erleichtern dieses Experimentieren durch Datenvisualisierungs-, Datenaugmentierungs- und Datenvorbereitungstools. Verschiedene Arten von Schichten und Optimierern für Deep Learning werden ebenfalls im Experimentieren verwendet, die Algorithmen oder Methoden sind, um die Attribute von neuronalen Netzwerken wie Gewichte und Lernrate zu ändern, um die Verluste zu reduzieren. ### Wer nutzt MLOps-Plattformen? Datenwissenschaftler sind sehr gefragt, aber es gibt einen Mangel an verfügbaren Fachkräften. Der Kompetenzbereich ist vielfältig und umfangreich (zum Beispiel gibt es einen Bedarf, eine Vielzahl von Algorithmen, fortgeschrittener Mathematik, Programmierkenntnissen und mehr zu verstehen); daher sind solche Fachleute schwer zu finden und verlangen hohe Vergütungen. Um dieses Problem zu lösen, enthalten Plattformen zunehmend Funktionen, die es einfacher machen, KI-Lösungen zu entwickeln, wie Drag-and-Drop-Funktionen und vorgefertigte Algorithmen. Darüber hinaus ist es für den Start von Datenwissenschaftsprojekten entscheidend, dass das breitere Unternehmen in diese Projekte investiert. Die robusteren Plattformen bieten Ressourcen, die es nicht-technischen Benutzern ermöglichen, die Modelle, die beteiligten Daten und die Aspekte des Geschäfts, die betroffen sind, zu verstehen. **Dateningenieure:** Mit robusten Datenintegrationsfähigkeiten nutzen Dateningenieure, die mit dem Design, der Integration und dem Management von Daten beauftragt sind, diese Plattformen, um mit Datenwissenschaftlern und anderen Interessenten innerhalb der Organisation zusammenzuarbeiten. **Citizen Data Scientists:** Insbesondere mit dem Aufkommen benutzerfreundlicherer Funktionen wenden sich Citizen Data Scientists, die nicht professionell ausgebildet sind, aber Datenfähigkeiten entwickelt haben, zunehmend MLOps zu, um KI in ihre Organisation zu bringen. **Professionelle Datenwissenschaftler:** Experten-Datenwissenschaftler nutzen diese Plattformen, um Datenwissenschaftsoperationen über den gesamten Lebenszyklus hinweg zu skalieren, den Prozess vom Experimentieren bis zur Bereitstellung zu vereinfachen, die Datenerkundung und -vorbereitung zu beschleunigen sowie die Modellentwicklung und -schulung. **Geschäftsinteressenten:** Geschäftsinteressenten nutzen diese Werkzeuge, um Klarheit über die maschinellen Lernmodelle zu gewinnen und besser zu verstehen, wie sie mit dem breiteren Geschäft und seinen Operationen zusammenhängen. ### Was sind die Alternativen zu MLOps-Plattformen? Alternativen zu MLOps-Plattformen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen: [Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **:** Abhängig vom Anwendungsfall könnten Unternehmen Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattformen in Betracht ziehen. Diese Software bietet eine Plattform für die vollständige End-to-End-Entwicklung von maschinellen Lernmodellen und kann robustere Funktionen zur Operationalisierung dieser Algorithmen bieten. [Maschinelle Lernsoftware](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **:** MLOps-Plattformen sind großartig für die umfassende Überwachung und Verwaltung von Modellen, sei es für Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) und mehr. In einigen Fällen möchten Unternehmen jedoch eine Lösung, die eher sofort verfügbar ist und die sie in Plug-and-Play-Manier verwenden können. In einem solchen Fall können sie maschinelle Lernsoftware in Betracht ziehen, die weniger Einrichtungszeit und Entwicklungskosten erfordert. Viele verschiedene Arten von maschinellen Lernalgorithmen führen verschiedene Aufgaben und Funktionen aus. Diese Algorithmen können aus spezifischeren maschinellen Lernalgorithmen bestehen, wie Assoziationsregel-Lernen, Bayes'sche Netzwerke, Clustering, Entscheidungsbaum-Lernen, genetische Algorithmen, Lernklassifikationssysteme und Support-Vektor-Maschinen, unter anderem. Dies hilft Organisationen, die nach Punktlösungen suchen. #### Software im Zusammenhang mit MLOps-Plattformen Verwandte Lösungen, die zusammen mit MLOps-Plattformen verwendet werden können, umfassen: [Datenvorbereitungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Datenvorbereitungssoftware hilft Unternehmen bei ihrem Datenmanagement. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um einfache Analysen durchzuführen. Obwohl MLOps-Plattformen Datenvorbereitungsfunktionen bieten, könnten Unternehmen ein dediziertes Vorbereitungstool bevorzugen. [Datenlager-Software](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl von unterschiedlichen Datenquellen, und um alle ihre Daten am besten zu integrieren, implementieren sie ein Datenlager. Datenlager speichern Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen, sodass Business-Intelligence- und Analysetools alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abrufen können.&nbsp; [Datenkennzeichnungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-labeling) **:** Um überwachtes Lernen in Gang zu bringen, ist es entscheidend, beschriftete Daten zu haben. Eine systematische, nachhaltige Kennzeichnungsanstrengung kann durch Datenkennzeichnungssoftware unterstützt werden, die ein Werkzeugset bietet, mit dem Unternehmen unbeschriftete Daten in beschriftete Daten umwandeln und entsprechende KI-Algorithmen erstellen können. [Natural Language Processing (NLP) Software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** NLP ermöglicht es Anwendungen, mit menschlicher Sprache unter Verwendung eines Deep-Learning-Algorithmus zu interagieren. NLP-Algorithmen nehmen Sprache auf und geben eine Vielzahl von Ausgaben basierend auf der erlernten Aufgabe aus. NLP-Algorithmen bieten Spracherkennung und natürliche Sprachgenerierung (NLG), die Daten in verständliche menschliche Sprache umwandelt. Einige Beispiele für NLP-Anwendungen sind Chatbots, Übersetzungsanwendungen und Social-Media-Überwachungstools, die soziale Netzwerke nach Erwähnungen durchsuchen. ### Herausforderungen mit MLOps-Plattformen Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen kommen.&nbsp; **Datenanforderungen:** Für die meisten KI-Algorithmen sind große Datenmengen erforderlich, um das Notwendige zu lernen. Benutzer müssen maschinelle Lernalgorithmen mit Techniken wie Verstärkungslernen, überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen trainieren, um eine wirklich intelligente Anwendung zu erstellen. **Fachkräftemangel:** Es gibt auch einen Mangel an Menschen, die verstehen, wie man diese Algorithmen erstellt und sie trainiert, um die erforderlichen Aktionen auszuführen. Der durchschnittliche Benutzer kann nicht einfach eine KI-Software starten und erwarten, dass sie alle seine Probleme löst. **Algorithmische Voreingenommenheit:** Obwohl die Technologie effizient ist, ist sie nicht immer effektiv und ist mit verschiedenen Arten von Voreingenommenheiten in den Trainingsdaten behaftet, wie Rassen- oder Geschlechtervoreingenommenheiten. Zum Beispiel, da viele Gesichtserkennungsalgorithmen auf Datensätzen mit hauptsächlich weißen männlichen Gesichtern trainiert werden, werden andere eher fälschlicherweise von den Systemen identifiziert. ### Welche Unternehmen sollten MLOps-Plattformen kaufen? Die Implementierung von KI kann sich positiv auf Unternehmen in einer Vielzahl von Branchen auswirken. Hier sind einige Beispiele: **Finanzdienstleistungen:** Der Einsatz von KI in den Finanzdienstleistungen ist weit verbreitet, wobei Banken sie für alles verwenden, von der Entwicklung von Kreditscore-Algorithmen bis hin zur Analyse von Gewinnberichten, um Trends zu erkennen. Mit MLOps-Plattformen können Datenwissenschaftsteams Modelle mit Unternehmensdaten erstellen und sie sowohl in interne als auch externe Anwendungen bereitstellen. **Gesundheitswesen:** Im Gesundheitswesen können Unternehmen diese Plattformen nutzen, um Patientengruppen besser zu verstehen, wie die Vorhersage von stationären Besuchen und die Entwicklung von Systemen, die Menschen mit relevanten klinischen Studien in Verbindung bringen können. Darüber hinaus, da der Prozess der Medikamentenentwicklung besonders kostspielig ist und viel Zeit in Anspruch nimmt, nutzen Gesundheitsorganisationen Datenwissenschaft, um den Prozess zu beschleunigen, indem sie Daten aus früheren Studien, Forschungspapieren und mehr verwenden. **Einzelhandel:** Im Einzelhandel, insbesondere im E-Commerce, herrscht Personalisierung vor. Die führenden Einzelhändler nutzen diese Plattformen, um Kunden hochgradig personalisierte Erlebnisse basierend auf Faktoren wie früherem Verhalten und Standort zu bieten. Mit maschinellem Lernen können diese Unternehmen hochrelevantes Material anzeigen und die Aufmerksamkeit potenzieller Kunden erregen. ### Wie kauft man MLOps-Plattformen #### Anforderungserhebung (RFI/RFP) für MLOps-Plattformen Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und seine erste Datenwissenschafts- und maschinelle Lernplattform kaufen möchte, oder wo auch immer ein Unternehmen in seinem Kaufprozess steht, kann g2.com helfen, die beste Option auszuwählen. Der erste Schritt im Kaufprozess muss eine sorgfältige Betrachtung der Unternehmensdaten beinhalten. Da ein grundlegender Teil der Datenwissenschaftsreise die Datenverarbeitung (d. h. Datensammlung und -analyse) umfasst, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenqualität hoch ist und die betreffende Plattform ihre Daten sowohl in Bezug auf Format als auch Volumen angemessen handhaben kann. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, müssen sie nach einer Lösung suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden. Ein ganzheitlicher Überblick über das Geschäft und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr. Abhängig vom Umfang der Bereitstellung könnte es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Datenwissenschaftsplattform benötigt wird. #### Vergleichen Sie MLOps-Plattformen **Erstellen Sie eine Longlist** Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem alle Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen. **Erstellen Sie eine Shortlist** Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen. **Führen Sie Demos durch** Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt. #### Auswahl von MLOps-Plattformen **Wählen Sie ein Auswahlteam** Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die das richtige Interesse, die richtigen Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. In kleineren Unternehmen kann das Anbieterauswahlteam kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen. **Verhandlung** Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es fest ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preisgestaltung und Lizenzierung zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren. **Endgültige Entscheidung** Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobengröße von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen. ### Was kosten MLOps-Plattformen? Wie bereits erwähnt, kommen MLOps-Plattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mit höheren Vorabkosten für die Einrichtung der Infrastruktur verbunden sind.&nbsp; Wie bei jeder Software sind diese Plattformen häufig in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die unternehmensweiten. Erstere haben oft nicht so viele Funktionen und können Nutzungsbeschränkungen haben. Anbieter können eine gestaffelte Preisgestaltung haben, bei der der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Maß an Unterstützung einhergehen, die entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann. Einmal eingerichtet, erfordern sie oft keine erheblichen Wartungskosten, insbesondere wenn sie in der Cloud bereitgestellt werden. Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen. #### Return on Investment (ROI) Unternehmen entscheiden sich für den Einsatz von MLOps-Plattformen, um einen gewissen ROI zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste aus der Software wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die Kosten zu verstehen. Wie bereits erwähnt, werden diese Plattformen typischerweise pro Benutzer abgerechnet, manchmal gestaffelt je nach Unternehmensgröße. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet. Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und das mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie sich Prozesse verbessert haben und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung der Plattform erzielt haben. ### Implementierung von MLOps-Plattformen **Wie werden MLOps-Plattformen implementiert?** Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z. B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen, zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können. **Wer ist für die Implementierung von MLOps-Plattformen verantwortlich?** Es kann viele Menschen oder viele Teams erfordern, um eine Datenwissenschaftsplattform ordnungsgemäß bereitzustellen, einschließlich Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen beginnen, seine Daten zusammenzufügen und die Reise der Datenwissenschaft zu beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung. **Wie sieht der Implementierungsprozess für MLOps-Plattformen aus?** In Bezug auf die Implementierung ist es typisch, dass die Plattformbereitstellung in begrenztem Umfang beginnt und anschließend in größerem Umfang ausgerollt wird. Zum Beispiel könnte eine Einzelhandelsmarke entscheiden, ihren Einsatz eines Personalisierungsalgorithmus für eine begrenzte Anzahl von Besuchern ihrer Website zu A/B-testen, um besser zu verstehen, wie er abschneidet. Wenn die Bereitstellung erfolgreich ist, kann das Datenwissenschaftsteam seine Ergebnisse dem Führungsteam (das je nach Struktur des Unternehmens der CTO sein könnte) präsentieren. Wenn die Bereitstellung nicht erfolgreich war, könnte das Team zurück ans Reißbrett gehen und versuchen herauszufinden, was schiefgelaufen ist. Dies wird die Untersuchung der Trainingsdaten sowie der verwendeten Algorithmen beinhalten. Wenn sie es erneut versuchen und nichts scheint erfolgreich zu sein (d. h. das Ergebnis ist fehlerhaft oder es gibt keine Verbesserung der Vorhersagen), könnte das Unternehmen zurück zu den Grundlagen gehen und seine Daten als Ganzes überprüfen müssen. **Wann sollten Sie MLOps-Plattformen implementieren?** Wie bereits erwähnt, ist die Datenverarbeitung, die die Vorbereitung und Sammlung von Daten umfasst, ein grundlegendes Merkmal von Datenwissenschaftsprojekten. Daher müssen Unternehmen Priorität darauf legen, ihre Daten in Ordnung zu bringen und sicherzustellen, dass es keine doppelten Datensätze oder nicht übereinstimmende Felder gibt. Obwohl dies einfach klingt, ist es alles andere als das. Fehlerhafte Daten als Eingabe führen zu fehlerhaften Daten als Ausgabe.&nbsp; ### MLOps-Plattformen Trends **AutoML** AutoML hilft, viele Aufgaben zu automatisieren, die zur Entwicklung von KI- und maschinellen Lernanwendungen erforderlich sind. Anwendungen umfassen automatische Datenvorbereitung, automatisiertes Feature Engineering, Bereitstellung von Erklärbarkeit für Modelle und mehr. **Eingebettete KI** Maschinen- und Deep-Learning-Funktionalitäten werden zunehmend in nahezu alle Arten von Software eingebettet, unabhängig davon, ob der Benutzer sich dessen bewusst ist oder nicht. Die Verwendung von eingebetteter KI in Software wie CRM, Marketing-Automatisierung und Analyselösungen ermöglicht es Benutzern, Prozesse zu straffen, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und sich mit prädiktiven Fähigkeiten einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Eingebettete KI könnte in den kommenden Jahren allmählich zunehmen und könnte dies auf die Weise tun, wie Cloud-Bereitstellung und mobile Fähigkeiten im letzten Jahrzehnt oder so zugenommen haben. Schließlich müssen Anbieter möglicherweise nicht mehr die Vorteile ihrer Produkte durch maschinelles Lernen hervorheben, da dies einfach angenommen und erwartet werden könnte. **Maschinelles Lernen als Dienstleistung (MLaaS)** Die Softwareumgebung hat sich zu einer granulareren, mikroservicebasierten Struktur entwickelt, insbesondere für Entwicklungsoperationsbedürfnisse. Darüber hinaus hat der Boom der öffentlichen Cloud-Infrastrukturdienste es großen Unternehmen ermöglicht, Entwicklungs- und Infrastrukturdienste anderen Unternehmen mit einem Pay-as-you-use-Modell anzubieten. KI-Software ist da keine Ausnahme, da dieselben Unternehmen MLaaS anderen Unternehmen anbieten. Entwickler nutzen diese vorgefertigten Algorithmen und Lösungen einfach, indem sie ihnen ihre eigenen Daten zuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Nutzung von Systemen, die von Unternehmensunternehmen gebaut wurden, hilft kleinen Unternehmen, Zeit, Ressourcen und Geld zu sparen, indem sie die Notwendigkeit eliminieren, qualifizierte maschinelle Lernentwickler einzustellen. MLaaS wird weiter wachsen, da Unternehmen weiterhin auf diese Mikroservices angewiesen sind und der Bedarf an KI zunimmt. **Erklärbarkeit** Wenn es um maschinelle Lernalgorithmen geht, insbesondere Deep Learning, kann es besonders schwierig sein, zu erklären, wie sie zu bestimmten Schlussfolgerungen gekommen sind. Erklärbare KI, auch bekannt als XAI, ist der Prozess, bei dem der Entscheidungsprozess von Algorithmen transparent und für Menschen verständlich gemacht wird. Transparenz ist das am weitesten verbreitete Prinzip in der aktuellen KI-Ethik-Literatur, und daher wird Erklärbarkeit, ein Teilbereich der Transparenz, entscheidend. MLOps-Plattformen enthalten zunehmend Werkzeuge zur Erklärbarkeit, die Benutzern helfen, Erklärbarkeit in ihre Modelle einzubauen und die Anforderungen an die Datenerklärbarkeit in Gesetzen wie dem Datenschutzgesetz der Europäischen Union, der DSGVO, zu erfüllen.