# Beste MLOps-Plattformen - Seite 6 *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. ## How Many MLOps-Plattformen Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 253 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.5/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 55 - **Buyer Segments**: Kleinunternehmen 54% │ Unternehmen mittlerer Größe 31% │ Unternehmen 14% - **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank MLOps-Plattformen Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 6,700+ Authentische Bewertungen - 253+ 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. ## Which MLOps-Plattformen Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - **Höchste Leistung:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/de/products/superannotate/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Roboflow](https://www.g2.com/de/products/roboflow/reviews) - **Top-Trending:** [Arize AI](https://www.g2.com/de/products/arize-ai/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) ## What Are the Top-Rated MLOps-Plattformen Products in 2026? ### 1. [Archsense](https://www.g2.com/de/products/archsense/reviews) Archsense ist ein hochmodernes Werkzeug, das Softwareentwicklern, Teamleitern und Architekten Echtzeiteinblicke in strukturelle Änderungen innerhalb ihres Codebestands bietet. Durch die direkte Generierung genauer Architekturdiagramme aus dem Quellcode stellt Archsense sicher, dass architektonische Darstellungen aktuell und reflektierend für das tatsächliche System bleiben, wodurch die Abhängigkeit von potenziell veralteter Dokumentation entfällt. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Genaue Architekturvisualisierung: Generiert automatisch Architekturdiagramme aus dem Codebestand und bietet eine präzise und aktuelle Darstellung der Systemstruktur. - Auswirkungenanalyse: Identifiziert Abhängigkeiten und Interaktionen zwischen Modulen, einschließlich ereignisbasierter Kommunikation, um festzustellen, wie Codeänderungen verschiedene Teile des Systems beeinflussen. - Kollaborative Planung: Erleichtert den Vorschlag architektonischer Änderungen im Kontext des bestehenden Systems, sodass Stakeholder Feedback geben und sich auf bevorstehende Änderungen abstimmen können. - Kontinuierliche Überwachung: Integriert sich in Continuous Integration (CI)-Pipelines, um Code in verschiedenen Sprachen zu analysieren und geschichtete Visualisierungen der Produktarchitektur zu erstellen. - Abweichungswarnungen: Generiert mit jedem Commit neue Architekturschnappschüsse, vergleicht sie mit dem gewünschten Zustand und benachrichtigt Benutzer über signifikante Abweichungen, um kostspielige Korrekturen zu vermeiden. Primärer Wert und gelöstes Problem: Archsense adressiert die häufige Herausforderung der Architekturdrift in der Softwareentwicklung, bei der das implementierte System aufgrund nicht nachverfolgter Änderungen allmählich von seinem beabsichtigten Design abweicht. Durch die Bereitstellung sofortiger Sichtbarkeit in strukturelle Änderungen und die Sicherstellung der Ausrichtung unter den Teammitgliedern hilft Archsense, die architektonische Integrität zu wahren, das Risiko unerwarteter Systemverhalten zu reduzieren und den Entwicklungsprozess zu optimieren. **Who Is the Company Behind Archsense?** - **Verkäufer:** [Archsense](https://www.g2.com/de/sellers/archsense) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/archsense (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 2. [Arrikto](https://www.g2.com/de/products/arrikto/reviews) Eine einzelne, vollwertige Kubeflow-Installation, die in wenigen Minuten installiert wird. MiniKF ist der schnellste und einfachste Weg, um mit Kubeflow zu beginnen. Mit nur wenigen Klicks sind Sie bereit für Experimente und das Ausführen vollständiger Kubeflow-Pipelines. **Who Is the Company Behind Arrikto?** - **Verkäufer:** [Arrikto](https://www.g2.com/de/sellers/arrikto) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** San Mateo, US - **Twitter:** @Arrikto (589 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/arrikto (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 3. [Artium](https://www.g2.com/de/products/artium/reviews) Artium ist eine Softwareberatung der nächsten Generation, die sich auf KI-gestützte Produktentwicklung und Design spezialisiert hat. Durch die enge Integration mit den Kundenteams liefert Artium hochwertige, innovative Softwarelösungen, die Wettbewerbsvorteile schaffen. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - KI-gestützte Produktentwicklung: Artium entwickelt maßgeschneiderte KI-Anwendungen, von Proof of Concept bis hin zu vollständigen Produktionsfreigaben, einschließlich Infrastrukturautomatisierung und MLOps. - KI-Transformationsdienste: Das Unternehmen arbeitet mit Organisationen zusammen, um KI-Fähigkeiten zu entwickeln, KI-Modelle bereitzustellen und zu trainieren sowie neue Softwareentwicklungsmethoden zu implementieren. - Verbesserter agiler Prozess (LEAP): Artium hat LEAP (LLM Enhanced Agile Process) entwickelt, eine KI-gestützte Softwaremethodik, die große Sprachmodelle nutzt, um Produktivität und Entwicklerzufriedenheit zu maximieren. - Umfassende Teamexpertise: Das Team von Artium umfasst Softwareingenieure, Produktdesigner, Datenwissenschaftler, Produktmanager, KI-Architekten und technische Leiter, die alle in den USA ansässig und eng mit den KI-Innovationsgemeinschaften verbunden sind. Primärer Wert und Lösungen: Artium adressiert den Bedarf an schneller, hochwertiger Softwareentwicklung im KI-Zeitalter. Durch die Integration von KI in sowohl Produkte als auch Entwicklungsprozesse hilft Artium Organisationen, wettbewerbsfähig zu bleiben, die Produktivität zu steigern und Innovationen zu fördern. Ihr kollaborativer Ansatz stellt sicher, dass Kunden nicht nur hochmoderne Softwarelösungen erhalten, sondern auch interne Fähigkeiten aufbauen, um diese Fortschritte zu erhalten und weiterzuentwickeln. **Who Is the Company Behind Artium?** - **Verkäufer:** [APEX](https://www.g2.com/de/sellers/apex-e4a59abc-f349-4afd-8c1b-4c8f38c07a62) - **Gründungsjahr:** 2019 - **Hauptsitz:** Santa Monica, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/artiumai/ (67 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 4. [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. **Who Is the Company Behind Attri?** - **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®) ### 5. [Aware Group](https://www.g2.com/de/products/aware-group-aware-group/reviews) Wir sind Aware. Intelligente Maßnahmen liefern; das Potenzial in aufstrebender Technologie erkennen und realisieren. Unternehmen durch bessere Ergebnisse steigern, als vertrauenswürdiger Partner, der die Nutzung von künstlicher Intelligenz, modernen Datenplattformen und Cloud-Datentechnologie leitet und lenkt. **Who Is the Company Behind Aware Group?** - **Verkäufer:** [Aware Group](https://www.g2.com/de/sellers/aware-group) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Hamilton , NZ - **Twitter:** @AwareCorp (373 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/aware-group-limited/ (31 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 6. [Barbara](https://www.g2.com/de/products/barbara/reviews) Barbara ist die Edge-AI-Plattform für Organisationen, die ihre KI-Einsätze in der Edge beschleunigen möchten. Barbara wurde entwickelt, um Machine-Learning-Teams bei der Verwaltung des Lebenszyklus von Modellen im großen Maßstab zu unterstützen. Jetzt können Sie mit Barbara Ihre Modelle auf tausenden von Geräten auf einfache Weise bereitstellen, trainieren und warten, mit der Autonomie, Privatsphäre und Echtzeit, die die Cloud nicht bieten kann. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Barbara?** - **Einfache Bedienung:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Barbara?** - **Verkäufer:** [Barbara](https://www.g2.com/de/sellers/barbara) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Madrid, ES - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/16188473 (76 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Barbara's Pros and Cons? **Pros:** - Analytik (1 reviews) - Effizienzsteigerung (1 reviews) - Informationsqualität (1 reviews) **Cons:** - Unzureichendes Training (1 reviews) - Mangel an Anleitung (1 reviews) ### 7. [Bud Runtime](https://www.g2.com/de/products/bud-runtime/reviews) Bud AI Foundry ist ein All-in-One-Kontrollpanel für Generative AI-Bereitstellungen, das Unternehmen volle Kontrolle über Leistung, Verwaltung, Compliance und Sicherheit bietet. Angetrieben von einzigartigen IPs wie heterogenem Hardware-Parallelismus und einem umgebungsunabhängigen Stack ermöglicht es kosteneffiziente Bereitstellungen auf Standardhardware. **Who Is the Company Behind Bud Runtime?** - **Verkäufer:** [Bud Ecosystem](https://www.g2.com/de/sellers/bud-ecosystem) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** New York, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/bud-ecosystem/ (15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 8. [ByteChef](https://www.g2.com/de/products/bytechef/reviews) ByteChef ist eine umfassende Plattform, die darauf ausgelegt ist, den Softwareentwicklungslebenszyklus zu rationalisieren und zu verbessern, indem sie verschiedene Prozesse automatisiert und optimiert. Sie bietet eine Suite von Tools, die effizientes Code-Management, kontinuierliche Integration und Bereitstellung sowie robuste Überwachungsfunktionen erleichtern. Die intuitive Benutzeroberfläche und die leistungsstarken Funktionen von ByteChef ermöglichen es Entwicklungsteams, effektiv zusammenzuarbeiten, manuelle Fehler zu reduzieren und die Produktlieferung zu beschleunigen. Durch die nahtlose Integration in bestehende Arbeitsabläufe adressiert ByteChef häufige Herausforderungen in der Softwareentwicklung, wie Code-Inkonsistenzen, Bereitstellungsengpässe und mangelnde Sichtbarkeit der Systemleistung. Dies führt zu verbesserter Produktivität, höherer Codequalität und schnellerer Markteinführung von Softwareprodukten. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Automatisiertes Code-Management: ByteChef bietet Tools für Versionskontrolle, Code-Reviews und Zweigverwaltung, um sicherzustellen, dass Codebasen organisiert und wartbar bleiben. - Kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD): Die Plattform unterstützt automatisierte Test- und Bereitstellungspipelines, die schnelle und zuverlässige Software-Releases ermöglichen. - Überwachung und Analytik: ByteChef bietet Echtzeitüberwachung von Anwendungen und Infrastruktur und liefert Einblicke in Leistungsmetriken und potenzielle Probleme. - Kollaborationstools: Integrierte Kommunikations- und Projektmanagementfunktionen ermöglichen nahtlose Zusammenarbeit unter Teammitgliedern und fördern eine kohäsivere Entwicklungsumgebung. - Sicherheitskonformität: ByteChef umfasst Sicherheitsüberprüfungen und Compliance-Checks, um Schwachstellen zu identifizieren und die Einhaltung von Industriestandards sicherzustellen. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: ByteChef adressiert die Komplexitäten der modernen Softwareentwicklung, indem es sich wiederholende Aufgaben automatisiert, die Zusammenarbeit verbessert und umsetzbare Einblicke in die Systemleistung bietet. Dies führt zu verkürzten Entwicklungszyklen, minimierten Fehlern und verbesserter Gesamtsoftwarequalität. Durch das Angebot einer einheitlichen Plattform, die sich in bestehende Tools und Arbeitsabläufe integriert, befähigt ByteChef Entwicklungsteams, sich auf Innovation zu konzentrieren und qualitativ hochwertige Produkte effizient zu liefern. **Who Is the Company Behind ByteChef?** - **Verkäufer:** [ByteChef](https://www.g2.com/de/sellers/bytechef) - **Hauptsitz:** Zagreb, HR - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/bytechefhq (8 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 9. [Cambioml](https://www.g2.com/de/products/cambioml/reviews) CambioML ist ein Open-Source-Unternehmen für maschinelle Lerninfrastruktur, das sich auf Werkzeuge spezialisiert hat, die Daten aus unstrukturierten Quellen wie PDFs, HTML und Formularen extrahieren, transformieren und analysieren. Gegründet im Jahr 2023 von Rachel Hu und mit Sitz in San Jose, Kalifornien, zielt CambioML darauf ab, die Lücke zwischen der Entwicklung und Produktion von maschinellem Lernen zu schließen, indem es eine einheitliche Schnittstelle für Datenwissenschaftler und Praktiker bietet, um groß angelegte maschinelle Lernprojekte effizient zu bearbeiten. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Präzise Dokumentenextraktion: Die Werkzeuge von CambioML, einschließlich Uniflow und Pykoi, ermöglichen die präzise Extraktion von Daten aus verschiedenen unstrukturierten Formaten und erfassen Elemente wie Text, Tabellen, Diagramme und Fußnoten. - Datenschutzfreundliche Abfrage: Die Plattform bietet Funktionen wie die automatische Schwärzung von personenbezogenen Daten (PII), um die Datensicherheit während des Extraktionsprozesses zu gewährleisten. - LLM-Integration: Extrahierte Daten werden in Formaten bereitgestellt, die für das Feintuning von großen Sprachmodellen (LLM) oder die Datenbankintegration bereit sind, mit einer LLM-agnostischen Schnittstelle für den Modellvergleich. - Einheitliche ML-Entwicklungsschnittstelle: Werkzeuge wie Pykoi optimieren maschinelle Lern-Workflows, einschließlich Datensammlung, Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback (RLHF) und Modellvergleich. - Flexible Bereitstellungsoptionen: CambioML unterstützt die Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen, einschließlich lokaler Rechenzentren, und bietet so verbesserte Kontrolle und Sicherheit. Primärer Wert und gelöstes Problem: CambioML adressiert die Herausforderung der Extraktion und Verarbeitung von Daten aus unstrukturierten Dokumenten, eine Aufgabe, die traditionell erheblichen manuellen Aufwand erfordert und fehleranfällig ist. Durch die Automatisierung dieses Prozesses mit hoher Genauigkeit und Geschwindigkeit ermöglicht CambioML Unternehmen, wertvolle Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu steigern. Der Fokus der Plattform auf Datenschutz stellt sicher, dass sensible Informationen geschützt sind, was sie für Branchen mit strengen Anforderungen an die Datensicherheit geeignet macht. **Who Is the Company Behind Cambioml?** - **Verkäufer:** [Anyparser](https://www.g2.com/de/sellers/anyparser) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 10. [Castari](https://www.g2.com/de/products/castari/reviews) Castari ist eine Bereitstellungsplattform, die den Prozess der Überführung von KI-Agenten von der Entwicklung in die Produktion optimiert. Durch das Angebot sicherer, automatisch skalierender Sandbox-Umgebungen ermöglicht Castari Entwicklern, mit dem Claude Agent SDK erstellte Agenten schnell und effizient bereitzustellen. Diese Plattform abstrahiert die Komplexität des Infrastrukturmanagements, sodass Teams sich auf die Agentenentwicklung konzentrieren können, ohne sich um die Bereitstellung und Skalierung kümmern zu müssen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Ein-Klick-Bereitstellung: Mit einem einzigen Befehl (`cast deploy`) können Entwickler ihre KI-Agenten in produktionsbereite Umgebungen bereitstellen, was die Bereitstellungszeit erheblich verkürzt. - Automatisch skalierende Sandboxes: Castari bietet isolierte Laufzeitumgebungen, die sich automatisch basierend auf der Nachfrage skalieren, um optimale Leistung ohne manuelle Eingriffe zu gewährleisten. - MCP-Gateway-Integration: Die Plattform umfasst ein MCP (Machine Communication Protocol) Gateway, das eine nahtlose Integration mit verschiedenen Tools und APIs ermöglicht und gleichzeitig kontrollierten Zugriff und Berechtigungen aufrechterhält. - Umfassende Beobachtbarkeit: Entwickler erhalten vollständige Einblicke in die Agentenoperationen, einschließlich Tool-Traces und Ausgabelogs, was Echtzeit-Debugging und Leistungsüberwachung ermöglicht. - Modellflexibilität: Castari unterstützt mehrere KI-Modelle, die mit dem Claude Agent SDK kompatibel sind, wie OpenAI und xAI, sodass Entwickler Modelle wechseln können, ohne ihren Agentencode ändern zu müssen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Castari adressiert die Herausforderungen bei der Bereitstellung von KI-Agenten, indem es eine robuste Infrastruktur bereitstellt, die die Komplexitäten von Skalierung, Sicherheit und Integration bewältigt. Dies befähigt Entwicklungsteams, in Stunden statt Wochen vom Prototyp zur Produktion überzugehen, was die Produktivität steigert und die Markteinführungszeit für KI-gesteuerte Anwendungen beschleunigt. Durch die Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur ermöglicht Castari Entwicklern, sich auf den Aufbau und die Verfeinerung ihrer Agenten zu konzentrieren, in dem Wissen, dass Bereitstellungs- und Betriebsprobleme effektiv gehandhabt werden. **Who Is the Company Behind Castari?** - **Verkäufer:** [Castari](https://www.g2.com/de/sellers/castari) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://linkedin.com/company/castari (546 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 11. [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. **Who Is the Company Behind Censius?** - **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®) ### 12. [CentML](https://www.g2.com/de/products/centml/reviews) CentML bietet eine Optimierungsplattform für den Einsatz von KI. Mit der Plattform von CentML sparen Sie erheblich bei Ihren Kosten für kleine und gigantische Modelle. **Who Is the Company Behind CentML?** - **Verkäufer:** [CentML](https://www.g2.com/de/sellers/centml) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** Toronto, CA - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/centml (16 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 13. [Chkk (Business Edition)](https://www.g2.com/de/products/chkk-business-edition/reviews) Chkk (Business Edition) ist ein KI-gestützter Upgrade-Copilot, der darauf ausgelegt ist, das Lebenszyklusmanagement von Kubernetes-Clustern, Add-ons wie Istio und Cilium, Anwendungsdiensten wie Redis und Keycloak sowie zahlreichen anderen Open-Source-Projekten zu optimieren. Durch die Automatisierung von Aufgaben wie Changelog-Analyse, Abhängigkeitszuordnung und Kompatibilitätsprüfung reduziert Chkk den traditionell arbeitsintensiven Upgrade-Prozess auf wenige geführte Schritte und stellt sicher, dass Upgrades effizient, sicher und konform sind. Hauptmerkmale und Funktionen: - Upgrade-Copilot: Unterstützt bei der Planung und Durchführung sicherer Upgrades, indem er detaillierte Upgrade-Pläne bereitstellt. Diese Schritte werden vorab auf einem digitalen Zwilling Ihrer Infrastruktur überprüft, um sicherzustellen, dass das Upgrade wie erwartet verläuft. - Artefaktregister: Führt ein umfassendes Inventar aller Komponenten, Container-Images, Repositories und Tools über mehrere Cluster und Clouds hinweg und bietet klare Einblicke in Ihre Infrastruktur. - Risikoregister: Funktioniert ähnlich wie ein Sicherheitsrisikoregister, konzentriert sich jedoch auf operationelle Risiken und ermöglicht die proaktive Identifizierung und Minderung potenzieller Ausfälle, bevor sie auftreten. Primärer Wert und gelöstes Problem: Chkk adressiert die Komplexitäten und Risiken, die mit der Aktualisierung von Kubernetes-Umgebungen und deren zugehörigen Komponenten verbunden sind. Durch die Automatisierung und Standardisierung des Upgrade-Prozesses reduziert es die erforderliche Zeit und den Aufwand erheblich und verkürzt die Vorbereitungszeit für Upgrades um bis zu 80 %. Diese Effizienz hilft Unternehmen, erhebliche erweiterte Supportgebühren zu vermeiden und erzwungene Upgrades zu verhindern, die den Betrieb stören können. Chkks proaktiver Ansatz stellt sicher, dass Upgrades reibungslos verlaufen, Störungen und Last-Minute-Probleme minimiert werden und somit die allgemeine betriebliche Stabilität und Compliance verbessert wird. **Who Is the Company Behind Chkk (Business Edition)?** - **Verkäufer:** [Chkk](https://www.g2.com/de/sellers/chkk) - **Gründungsjahr:** 2022 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/chkk-io (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 14. [Contextual](https://www.g2.com/de/products/contextual-contextual/reviews) Contextual ermöglicht es Entwicklern, Systemintegratoren und Unternehmen, nahtlos KI in ihre Produkte und Abläufe zu integrieren. Unsere Plattform vereinfacht das Design, die Entwicklung und den Einsatz von KI-gestützten Lösungen und ermöglicht eine schnelle, skalierbare und kosteneffiziente Implementierung. Zu den Hauptmerkmalen gehören ein One-Click-Tech-Stack für die sofortige Einrichtung, KI-gesteuerte Entwicklung zur Beschleunigung der Code-Generierung und integrierte KI-Datenanreicherung zur mühelosen Handhabung komplexer Daten. Unsere cloud-native SaaS-Plattform gewährleistet Skalierbarkeit ohne hohe Anfangsinvestitionen, unterstützt durch umfassende Integrationsmöglichkeiten und eine vollständig verwaltete Infrastruktur. Contextual zeichnet sich durch proaktiven Support und kontinuierliches Lernen aus, sodass Kunden stets Zugang zu den neuesten KI-Fortschritten und Fachkenntnissen haben. **Who Is the Company Behind Contextual?** - **Verkäufer:** [Contextual](https://www.g2.com/de/sellers/contextual-aa0a848c-2217-4f1d-bd31-2c35019b374b) - **Gründungsjahr:** 2023 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/contextual-io (12 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 15. [Daft](https://www.g2.com/de/products/daft/reviews) Daft ist eine leistungsstarke Daten-Engine, die entwickelt wurde, um die Verarbeitung von multimodalen Daten – wie Text, Bilder, Audio und Video – in jedem Maßstab zu vereinfachen und zu beschleunigen. Mit einem von Rust angetriebenen Kern und sowohl SQL- als auch Python-DataFrame-Schnittstellen ermöglicht Daft nahtlose Datenverarbeitung, Analysen und maschinelles Lernen von der lokalen Entwicklung bis hin zu groß angelegten verteilten Umgebungen. Sein einheitliches Framework eliminiert die Notwendigkeit für mehrere spezialisierte Werkzeuge und bietet eine konsistente und effiziente Erfahrung im Umgang mit verschiedenen Datentypen. Wichtige Funktionen und Merkmale: - Einheitliche Multimodale Verarbeitung: Unterstützt nativ strukturierte und unstrukturierte Daten, sodass Benutzer Tabellen, Text, Bilder und Einbettungen innerhalb eines einzigen Frameworks verarbeiten können. - Rust-gesteuerte Leistung: Bietet außergewöhnliche Geschwindigkeit und Effizienz durch vektorisierte Ausführung und nicht blockierendes I/O, was traditionelle Datenverarbeitungs-Frameworks übertrifft. - Nahtlose Skalierung: Erleichtert müheloses Skalieren von lokalen Maschinen zu verteilten Clustern ohne Codeänderungen und gewährleistet konsistente Leistung in verschiedenen Umgebungen. - Python-native Schnittstelle: Mit Python im Kern entwickelt, integriert sich Daft nahtlos mit beliebten Python-Bibliotheken wie PyTorch und NumPy und vereinfacht Workflows für maschinelles Lernen und KI. - Minimale Operationen: Reduziert den operativen Aufwand mit eingebautem Skalieren, Orchestrierung, Protokollierung und Modellausführungskontrolle, wodurch die Notwendigkeit für Infrastrukturmanagement entfällt. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Daft adressiert die Komplexitäten der Verarbeitung von vielfältigen und groß angelegten Datensätzen, indem es eine einheitliche, effiziente und skalierbare Lösung bietet. Es befähigt Dateningenieure, Analysten und Fachleute für maschinelles Lernen, KI-Pipelines zu erstellen und bereitzustellen, ohne die Last des Infrastrukturmanagements oder der Integration mehrerer Werkzeuge. Durch das Angebot einer konsistenten API für verschiedene Datenmodalitäten und die Automatisierung operativer Aufgaben steigert Daft die Produktivität, beschleunigt Entwicklungszyklen und ermöglicht es den Benutzern, sich auf das Ableiten von Erkenntnissen und das Erstellen von Modellen zu konzentrieren, anstatt sich mit den Feinheiten der Datenverarbeitung zu beschäftigen. **Who Is the Company Behind Daft?** - **Verkäufer:** [Eventual](https://www.g2.com/de/sellers/eventual) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/showcase/daftengine/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 16. [Dark Pools](https://www.g2.com/de/products/dark-pools/reviews) Die Führung und Expertise von Dark Pool im Bereich des automatisierten maschinellen Lernens hilft Industrien und Märkten weltweit, effektiv die Anforderungen der Branche zu erfüllen, während gleichzeitig hochwertige intelligente Lösungen geliefert werden, die den Umsatz steigern, den Betrieb optimieren, Risiken mindern und Kundenerfahrungen personalisieren sowie eine Vielzahl anpassbarer Anomalieerkennungen bieten. Die Orchestrierung von Dark Pool ermöglicht eine durch Intelligenz gesteuerte Automatisierung, Beschleunigung und Transparenz in jedem Schritt des Data-Science-Lebenszyklus. Sie bietet Unternehmen auch eine vollständig flexible Architektur, die speziell um Ihre Industry Business Ontology (IBO) herum entwickelt wurde, durch eine erweiterbare Plattform, die skaliert, um der Komplexität von Serviceanwendungsfällen gerecht zu werden. **Who Is the Company Behind Dark Pools?** - **Verkäufer:** [Dark Pools](https://www.g2.com/de/sellers/dark-pools) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Johannesburg, ZA - **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/dark-pools (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 17. [Darwin AI](https://www.g2.com/de/products/darwin-ai/reviews) DarwinAI, ein erklärbares KI-Unternehmen, ermöglicht es Unternehmen, KI zu entwickeln, der sie vertrauen können. Gegründet von renommierten Akademikern der University of Waterloo, macht die Generative Synthesis-Technologie von DarwinAI Erklärbarkeit real, indem sie Entwicklern ermöglicht, die inneren Abläufe eines tiefen neuronalen Netzwerks zu verstehen, zu interpretieren und zu quantifizieren. Basierend auf jahrelanger herausragender Forschung beschleunigt die patentierte Erklärbarkeitstechnologie des Unternehmens das fortschrittliche Deep-Learning-Design und eröffnet neue Möglichkeiten für die kommerzielle Nutzung von Deep Learning. **Who Is the Company Behind Darwin AI?** - **Verkäufer:** [Darwin AI](https://www.g2.com/de/sellers/darwin-ai) - **Hauptsitz:** Ontario, Canada - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 18. [Datable.io](https://www.g2.com/de/products/datable-io/reviews) Datable.io ist eine KI-gestützte Telemetrie-Management-Plattform, die Sicherheits- und DevOps-Teams dabei hilft, ihre Daten effizient zu verarbeiten und zu leiten. Durch das Herausfiltern von Rauschen, das Anreichern von Protokollen mit kritischem Kontext und das Weiterleiten relevanter Informationen an geeignete Tools verbessert Datable.io die Datenqualität und senkt die Betriebskosten. Diese Lösung adressiert die Herausforderungen, die durch das schnelle Wachstum von Telemetriedaten entstehen, und ermöglicht es Teams, sich auf bedeutungsvolle Erkenntnisse zu konzentrieren, ohne von irrelevanten Informationen überwältigt zu werden. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Datenfilterung: Beseitigen Sie Protokolle mit geringem Wert und Rauschen, bevor sie nachgelagerten Systemen erreichen, um sicherzustellen, dass nur relevante Daten verarbeitet werden. - Datenanreicherung: Ergänzen Sie Protokolle mit kontextuellen Informationen wie Bedrohungsinformationen und GeoIP-Daten, um tiefere Einblicke für die Analyse zu erhalten. - Intelligente Weiterleitung: Leiten Sie Telemetriedaten dynamisch basierend auf Inhalt oder Quelle an verschiedene Ziele weiter, um die Tool-Performance und Kosteneffizienz zu optimieren. - KI-Code-Generierung: Generieren Sie automatisch Transformationsskripte mit KI, um die Datenverarbeitungspipeline zu rationalisieren. - Mustererkennung durch maschinelles Lernen: Erkennen Sie ungewöhnliche Muster in Protokolldaten mithilfe von maschinellem Lernen, um die Bedrohungserkennung zu verbessern. - PII-Maskierung: Erkennen und schwärzen Sie persönlich identifizierbare Informationen aus Datenströmen, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und die Privatsphäre zu schützen. - No-Code-Pipeline-Builder: Entwerfen und konfigurieren Sie Datenverarbeitungspipelines über eine intuitive grafische Benutzeroberfläche, um den Bedarf an umfangreicher Codierung zu reduzieren. - Protokolldeduplizierung: Identifizieren und entfernen Sie doppelte Protokolleinträge, um das Datenvolumen zu reduzieren und die Verarbeitungseffizienz zu verbessern. - Integration von mehreren Quellen/Zielen: Verbinden Sie sich mit über 100 Datenquellen und -zielen, um eine nahtlose Integration in bestehende Infrastrukturen zu gewährleisten. - Live-Daten-Sampling: Vorschau von Beispielen eingehender Daten in Echtzeit, bevor die Pipeline-Konfigurationen abgeschlossen werden, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Datable.io befähigt Organisationen, die Kontrolle über ihre Telemetriedaten zu übernehmen, indem es Werkzeuge bereitstellt, um Informationen effektiv zu filtern, anzureichern und weiterzuleiten. Dieser Ansatz adressiert häufige Herausforderungen wie langsame Abfrageleistung, verpasste Bedrohungserkennungen und Alarmmüdigkeit, die durch das exponentielle Wachstum von Telemetriedaten entstehen. Durch die Optimierung der Datenverarbeitung hilft Datable.io, Betriebskosten zu senken, die Systemtransparenz zu verbessern und die Genauigkeit von Sicherheitswarnungen zu erhöhen, sodass Teams sich auf echte Bedrohungen konzentrieren und eine robuste Sicherheitslage aufrechterhalten können. **Who Is the Company Behind Datable.io?** - **Verkäufer:** [Datable.io](https://www.g2.com/de/sellers/datable-io) - **Hauptsitz:** San Francisco, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datableio (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 19. [DataMacaw Scarlet Platform](https://www.g2.com/de/products/datamacaw-scarlet-platform/reviews) Wir kombinieren leistungsstarke Integration und intelligentes Ressourcenmanagement, um Ihnen die Entwicklung von Hochleistungs-AI-Modellen, maschinelles Lernen und LLM-Feinabstimmung zu geringen Betriebskosten zu ermöglichen, ohne dass Sie Ihre eigene GPU-Infrastruktur aufbauen oder warten müssen. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate DataMacaw Scarlet Platform?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind DataMacaw Scarlet Platform?** - **Verkäufer:** [DataMacaw](https://www.g2.com/de/sellers/datamacaw) - **Gründungsjahr:** 2020 - **Hauptsitz:** Mountain View, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datamacaw (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe, 100% Kleinunternehmen #### What Are DataMacaw Scarlet Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Benutzerfreundlichkeit (2 reviews) - KI-Fähigkeiten (1 reviews) - Cloud-Dienste (1 reviews) - Entwicklungsgeschwindigkeit (1 reviews) - Maschinelles Lernen (1 reviews) **Cons:** - Mangel an Automatisierung (2 reviews) - Fehlende Funktionen (2 reviews) - Datenverwaltungsprobleme (1 reviews) - Mangel an Funktionen (1 reviews) - Großdatenverwaltung (1 reviews) ### 20. [DeepQuantica SnapML](https://www.g2.com/de/products/deepquantica-snapml/reviews) SnapML is a unified AI engineering platform developed by DeepQuantica, designed to streamline the entire lifecycle of machine learning (ML) and large language model (LLM) development. It enables teams to build, train, fine-tune, and deploy production-grade AI systems with full control, reproducibility, and infrastructure independence. By consolidating various ML operations into a single platform, SnapML addresses common challenges such as fragmented toolchains, complex infrastructure management, and reproducibility issues. Key Features and Functionality: - Unified Workflow: SnapML integrates dataset management, experiment tracking, model playgrounds, deployments, API key management, and real-time monitoring into a cohesive workflow, eliminating the need for multiple disparate tools. - Dataset Management: Users can upload, version, and manage training data seamlessly, ensuring data consistency and accessibility throughout the ML pipeline. - Experiment Tracking: The platform offers automatic logging and comparison of ML experiments, facilitating efficient tracking of model performance and iterative improvements. - Model Playground: An interactive environment allows for testing and fine-tuning models, enabling rapid prototyping and validation of AI solutions. - One-Click Deployment: SnapML simplifies the transition from development to production with one-click deployment capabilities, including monitoring and API key management for deployed models. - Real-Time Monitoring: The platform provides real-time tracking of model performance, latency, and usage in production, ensuring optimal operation and quick identification of issues. Primary Value and Problem Solved: SnapML addresses the complexities and inefficiencies associated with traditional ML development by offering a unified, intuitive platform that reduces setup time, simplifies tool integration, and enhances reproducibility. It eliminates the need for multiple fragmented tools and extensive manual configurations, allowing teams to focus on developing and deploying high-quality AI models efficiently. By providing a comprehensive solution for dataset management, experiment tracking, model fine-tuning, deployment, and monitoring, SnapML empowers organizations to accelerate their AI initiatives and achieve scalable, production-ready AI systems. **Who Is the Company Behind DeepQuantica SnapML?** - **Verkäufer:** [Deepquantica](https://www.g2.com/de/sellers/deepquantica) - **Gründungsjahr:** 2025 - **Hauptsitz:** Rajkot, IN - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/deepquantica (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 21. [Delta Bravo](https://www.g2.com/de/products/delta-bravo/reviews) Delta Bravo hilft Herstellern, Daten in prädiktive Modelle umzuwandeln, die Ausfallzeiten und Abfall reduzieren und gleichzeitig die Qualität und den Durchsatz erhöhen. **Who Is the Company Behind Delta Bravo?** - **Verkäufer:** [Delta Bravo](https://www.g2.com/de/sellers/delta-bravo) - **Gründungsjahr:** 2016 - **Hauptsitz:** Fort Mill, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/delta-bravo-ai (20 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 22. [Deployo.ai](https://www.g2.com/de/products/deployo-ai/reviews) Deployo.ai ist eine innovative No-Code-Infrastruktur-als-Service (IaaS)-Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen zu vereinfachen und zu beschleunigen. Durch die Beseitigung der Komplexität der Infrastruktur-Einrichtung und den Verzicht auf DevOps-Expertise ermöglicht Deployo Unternehmen, KI-Modelle in Minuten statt Monaten bereitzustellen. Dies ermöglicht es Startups, kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) und akademischen Teams, effizient und kostengünstig auf Unternehmens-KI-Fähigkeiten zuzugreifen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Ein-Klick-Bereitstellung: Transformiere trainierte Modelle automatisch in live, skalierbare APIs, ohne dass Bereitstellungsskripte oder umfangreiche DevOps-Beteiligung erforderlich sind. - Vielseitigkeit: Kompatibel mit verschiedenen Cloud-Anbietern und Machine-Learning-Frameworks, um eine nahtlose Integration in bestehende Workflows zu gewährleisten. - Skalierbarkeit: Automatische Ressourcenallokation und Unterstützung sowohl für horizontale als auch vertikale Autoskalierung, um unterschiedlichen Benutzeranforderungen gerecht zu werden. - Sicherheit: Eingebaute Sicherheitsfunktionen, einschließlich der Einhaltung von Standards wie AICPA SOC 2 und HIPAA, um den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. - Integration: Unterstützt die Bereitstellung direkt aus Tools wie Weights & Biases und integriert sich mit Plattformen wie Hugging Face, um einen reibungslosen Übergang von der Modellentwicklung zur Bereitstellung zu ermöglichen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Deployo.ai adressiert die häufigen Herausforderungen, die mit der Bereitstellung von KI-Modellen verbunden sind, indem es eine intuitive, cloud-unabhängige und sichere Plattform bietet. Es reduziert die Zeit und das technische Fachwissen, die erforderlich sind, um Machine-Learning-Modelle in die Produktion zu bringen, sodass Organisationen sich auf Innovation und Produktentwicklung konzentrieren können. Durch die Straffung des Bereitstellungsprozesses ermöglicht Deployo.ai Unternehmen, die Betriebseffizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Markteinführungszeit für KI-gesteuerte Lösungen zu beschleunigen. **Who Is the Company Behind Deployo.ai?** - **Verkäufer:** [Deployo.ai](https://www.g2.com/de/sellers/deployo-ai) - **Gründungsjahr:** 2024 - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/deployo-ai (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 23. [DeterminedAI](https://www.g2.com/de/products/determinedai/reviews) DeterminedAI ist eine indirekte Steuerplattform, die hauptsächlich für SaaS- und digitale Dienstleistungsunternehmen entwickelt wurde. Kostenlose Tools, um Ihre Exponierung zu finden und Fristen für die Einreichung zu verfolgen. Kostenpflichtige Module für Registrierungen, Compliance-Einreichungen und KI-gestützte Bestimmung von Mehrwertsteuer/Umsatzsteuer/Verkaufssteuer. Selbstbedienung oder verwaltet in jedem Schritt. **Who Is the Company Behind DeterminedAI?** - **Verkäufer:** [DeterminedAI](https://www.g2.com/de/sellers/determinedai) - **Hauptsitz:** Newport Beach, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/determinedai/ (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 24. [Devclad](https://www.g2.com/de/products/devclad/reviews) DevClad ist eine umfassende Plattform, die den Softwareentwicklungsprozess optimiert, indem sie Projektmanagement, Zusammenarbeit und Bereitstellungstools in einer einzigen, benutzerfreundlichen Oberfläche integriert. Sie richtet sich an Entwicklungsteams, die ihre Produktivität steigern und eine nahtlose Kommunikation während des gesamten Projektlebenszyklus aufrechterhalten möchten. Hauptmerkmale und Funktionen: - Integriertes Projektmanagement: DevClad bietet robuste Werkzeuge zur Planung, Verfolgung und Verwaltung von Softwareentwicklungsprojekten, um sicherzustellen, dass Teams organisiert bleiben und Fristen effizient einhalten. - Echtzeit-Zusammenarbeit: Die Plattform erleichtert die nahtlose Kommunikation zwischen Teammitgliedern durch integrierten Chat, Videokonferenzen und gemeinsames Dokumentenbearbeiten, was ein kohäsives Arbeitsumfeld fördert. - Automatisierte Bereitstellungspipelines: DevClad vereinfacht den Bereitstellungsprozess mit automatisierten Pipelines, die kontinuierliche Integration und Lieferung ermöglichen, manuelle Fehler reduzieren und Release-Zyklen beschleunigen. - Code-Repository-Integration: Es unterstützt die Integration mit beliebten Versionskontrollsystemen, sodass Teams Code-Repositories direkt innerhalb der Plattform verwalten können. - Anpassbare Workflows: Teams können Workflows an ihre spezifischen Prozesse anpassen, was die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Projektanforderungen erhöht. Primärer Wert und Benutzerlösungen: DevClad adressiert häufige Herausforderungen in der Softwareentwicklung, indem es eine All-in-One-Lösung bietet, die die Notwendigkeit für mehrere unterschiedliche Tools eliminiert. Durch die Zentralisierung von Projektmanagement, Zusammenarbeit und Bereitstellung reduziert es den Kontextwechsel, verbessert die Teamkoordination und beschleunigt Entwicklungszyklen. Dieser ganzheitliche Ansatz befähigt Entwicklungsteams, qualitativ hochwertige Software effizienter und effektiver zu liefern. **Who Is the Company Behind Devclad?** - **Verkäufer:** [DevClad](https://www.g2.com/de/sellers/devclad) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 25. [DevClarity](https://www.g2.com/de/products/devclarity/reviews) DevClarity ist eine KI-gestützte Managementplattform, die darauf ausgelegt ist, die Effizienz und Effektivität von Softwareentwicklungsteams zu verbessern, insbesondere von solchen, die durch Private Equity unterstützt werden. Durch die Umwandlung von unterschiedlichen KI-Experimenten in einen kohärenten, standardisierten Ansatz ermöglicht DevClarity es Ingenieurteams, Entwicklungsprozesse innerhalb von 30 Tagen zu beschleunigen. Die Plattform konzentriert sich darauf, die KI-Einführung voranzutreiben und messbare Auswirkungen zu erzielen, um sicherzustellen, dass Entwicklungsteams steigende Anforderungen und enge Zeitpläne einhalten können, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Hauptmerkmale und Funktionalitäten: - Umgebungseinrichtung: Integriert automatisch wichtige Kontexte über den Codebestand des Unternehmens, um eine nahtlose KI-Einführung zu erleichtern. - Praktische Schulung: Bietet Live-Workshops mit dem tatsächlichen Codebestand des Teams, um eine effektive Nutzung von KI-Tools zu fördern. - Gezielter Einsatz: Beschleunigt Schlüsselprojekte durch die Implementierung von KI-gestützten Entwicklungsstrategien und liefert greifbare Ergebnisse. - Einheitliche KI-Einführung: Etabliert einen konsistenten Rahmen für die Nutzung von KI im gesamten Team, steigert die Effizienz und bietet einen klaren ROI. - Compliance und Sicherheit: Unterstützt bei der Einrichtung von SOC 2-konformen KI-Tools, um die Codesicherheit zu gewährleisten und gleichzeitig schnellere Releases zu erreichen. Primärer Wert und Lösungen: DevClarity adressiert die Herausforderungen unkoordinierter KI-Experimente, die Anforderungen der Führungsebene nach sichtbaren Erfolgen und die Notwendigkeit von Wachstum bei engen Zeitplänen. Durch die Standardisierung der KI-Einführung ermöglicht die Plattform es Entwicklungsteams, die Bearbeitungszeiten um 50 % zu reduzieren, die Kapazität um 34 % zu erhöhen, ohne zusätzliche Einstellungen vorzunehmen, und die gleiche Leistung zu erzielen, während 90 % der Kosten im Vergleich zur Teamerweiterung eingespart werden. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ingenieurteams effizienter liefern, steigende Erwartungen erfüllen und kontinuierliche Verbesserungen in ihren Entwicklungsprozessen vorantreiben können. **Who Is the Company Behind DevClarity?** - **Verkäufer:** [DevClarity](https://www.g2.com/de/sellers/devclarity) - **Hauptsitz:** Birmingham, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/devclarity (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ## What Is MLOps-Plattformen? [Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to MLOps-Plattformen? - [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) --- ## How Do You Choose the Right MLOps-Plattformen? ### 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.  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.  **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. ** ** ### 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.  [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.  **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.  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.  ### 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.