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Beschleunigen Sie die Markteinführung, verbessern Sie die Modellqualität und steigern Sie die betriebliche Effizienz bei der Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen
Die MLOps-Lösung von GlobalLogic hilft einer großen britischen Bank, jährlich zwischen £1 Million und £3 Millionen einzusparen
Mehr erfahrenWie wir helfenBeschleunigung des gesamten ML-Entwicklungszyklus
GlobalLogic überbrückt mit MLOps die Kluft zwischen Data-Science- und IT-Operations-Teams. So können ML-/GenAI-Modelle schneller, zuverlässiger und skalierbarer bereitgestellt werden – und langfristig präzise Ergebnisse liefern.
Unsere KompetenzenEffizient. Skalierbar. Zuverlässig.
Schnelle und zuverlässige Entwicklung, Testung, Bereitstellung und Operationalisierung von ML-/GenAI-Modellen.
Engineering insightsBessere Ergebnisse in der digitalen Transformation mit Hyperautomation
Erfahren Sie, wie die Integration digitaler Technologien in Ihre Organisation Effizienz steigert, Kosten senkt und Sie fit für zukünftige Herausforderungen macht.
Mehr erfahren
Unsere ProjekteCase studies
Erleben Sie, wie wir weltweit mit Kunden Mehrwert schaffen.
Alle Case Studies ansehenVorreiter im MLOps
Lernen Sie unsere Expert:innen für MLOps kennen.
Dr. Nishanthan KamalesonSenior Consultant specializing in MLOps Engineering
Komplexe Daten einfach verständlich machen – mithilfe fortschrittlicher KI und Data Science.
Dr. José AlbornozPrincipal Consultant, Data Science practice
Praxisnahe MLOps-Lösungen durch interdisziplinäres Denken.
Afroz ShaikhPrincipal MLOps Engineer
Experte für MLOps-Lösungen mit modernen Cloud-Plattformen und Orchestrierungs-Frameworks.
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Entdecken Sie neue Perspektiven von GlobalLogics Strategen und Ingenieuren.
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FAQAntworten auf Ihre Fragen rund um MLOps
Mehr über MLOps bei GlobalLogic.
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Was ist MLOps?MLOps – kurz für „Machine Learning Operations“ – bezeichnet Lösungen, Services und Plattformen, mit denen ML-Modelle in den Softwareentwicklungs- und Betriebszyklus integriert werden. Ziel ist es, die Bereitstellung, Überwachung, Verwaltung und Governance von ML-Modellen in produktiven Umgebungen effizient zu automatisieren und zu optimieren.
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Was ist der Unterschied zwischen GenAIOps und MLOps?MLOps nutzt DevOps-Prinzipien, um die Entwicklung, Bereitstellung, Überwachung, Governance und Wartung von ML-Modellen zu vereinfachen. GenAIOps erweitert diesen Ansatz auf generative KI-Systeme – mit spezifischen Tools und Frameworks, um GenAI-Anwendungen effizient und regelkonform in Betrieb zu nehmen. MLOps bildet die Grundlage, auf der GenAIOps aufbaut.
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Wie schließt ein MLOps-Framework die Lücke zwischen Data Science und IT Operations?Ein MLOps-Framework verbindet Data-Science- und IT-Teams über Prozesse, Tools und Best Practices, die eine effiziente Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen ermöglichen – automatisiert, qualitativ hochwertig und regelkonform.
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Was bieten MLOps-Beratungsleistungen?MLOps-Consulting umfasst die Expertise erfahrener Ingenieur:innen, die Unternehmen bei der Entwicklung von Frameworks, Architekturen und Plattformen unterstützen, um KI/ML-Projekte effizienter, skalierbarer und zuverlässiger zu gestalten.
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Was ist MLOps as a Service?„MLOps as a Service“ bietet Lösungen, um den gesamten ML-Lebenszyklus – von der Entwicklung über die Bereitstellung bis zur Wartung – zu automatisieren. Als Managed Service oder integrierte Plattform ermöglicht Unternehmen, KI-/ML-Prozesse effizient zu gestalten und nahtlos in bestehende Infrastrukturen zu integrieren.
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