Enterprise-MLOps-Plattform von Dataiku
Stellen Sie mit Dataiku Machine-Learning-Modelle (ML) über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg nahtlos bereit, überwachen und verwalten Sie sie.
Überall bereitstellen
Bringen Sie Modelle von einem einzigen Ort aus über SageMaker, AzureML, Databricks, Snowflake und mehr in die Produktion.
Automatisierte Compliance
Generieren Sie automatisch Modelldokumentation, führen Sie Stresstests durch und pflegen Sie die Versionskontrolle für jede Bereitstellung.
Aktives Monitoring
Verfolgen Sie Performance-Kennzahlen, erkennen Sie Drift frühzeitig und automatisieren Sie das erneute Training, um Modelle in der Produktion präzise zu halten.
MLOps in Ihrem gesamten Enterprise-ML-Ökosystem integrieren
Integrieren Sie MLOps in Dataiku nahtlos mit führenden Plattformen (darunter AWS SageMaker, AzureML, Databricks, Google VertexAI und Snowflake) für volle, ökosystemweite Transparenz, um vielfältige Projekte zu verwalten, ohne bei Governance oder Kontrolle Kompromisse einzugehen.
Dataiku Unified Monitoring bietet eine zentrale Ansicht des Modellzustands und Drift-Status, sodass Teams unabhängig von der Infrastruktur stets über alle Deployments informiert bleiben.
Governte, compliance-konforme MLOps mit automatisierter Dokumentation und Stresstests sicherstellen
Dataiku vereinfacht die Modell-Governance, indem es automatisch Dokumentation generiert, Compliance sicherstellt und jedes Projekt reproduzierbar macht. Mit Dataiku können Nutzer vor der Bereitstellung Modell-Stresstests durchführen, wodurch Teams die Performance validieren und potenzielle Schwachstellen identifizieren können, um zuverlässige Ergebnisse sicherzustellen.
MLOps-Pipelines in bestehende CI/CD-Workflows integrieren
Mit der Dataiku Python API können IT-Teams und Ingenieure Dataiku-Aufgaben programmatisch ausführen und sie mithilfe von Tools wie Jenkins, GitLabCI, Travis CI oder Azure DevOps in bestehende DevOps-Pipelines integrieren.
Ermöglichen Sie Continuous Delivery, indem Sie Modellbereitstellungs- und Überwachungs-Workflows parallel zu etablierten Entwicklungspraktiken betreiben, sodass KI-Projekte agil bleiben und mit den Software-Engineering-Prozessen im Einklang stehen.
Machine-Learning-Modelle zuverlässig im großen Maßstab bereitstellen
Stellen Sie Modelle sowohl für Echtzeit- als auch für Batch-Anwendungsfälle über verschiedene Infrastrukturen und Umgebungen hinweg bereit und verwalten Sie sie.
Ob Modelle Echtzeitvorhersagen über APIs oder geplante Batch-Verarbeitung benötigen – Dataiku sorgt mit vollständiger Konfiguration für reibungslose Bereitstellungen und erhält die betriebliche Stabilität.
ML-Modellperformance überwachen und Modell-Drift erkennen
Der Dataiku-Modellbewertungsspeicher erfasst wichtige Kennzahlen zur Visualisierung des Modellverhaltens im Zeitverlauf. Das bedeutet Einblicke, wann Modelle möglicherweise driften oder sich verschlechtern, sodass proaktive Maßnahmen möglich sind.
Mit diesen Kennzahlen können Teams Prüfungen erstellen und Warnmeldungen zur Drift-Erkennung automatisieren, um rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen (z. B. erneutes Training) und Modelle präzise und auf Geschäftsergebnisse abgestimmt zu halten.
ML-Modelle versionieren, neu trainieren und vergleichen
Mit Dataiku behalten Sie die Versionskontrolle über alle Modelle und können verschiedene Versionen mühelos durch einen Champion/Challenger-Vergleich bewerten. Dies stellt sicher, dass Modellaktualisierungen bewusst und messbar erfolgen, was bessere Entscheidungen unterstützt.
Bei Performance-Problemen oder Drift können Teams problemlos zu früheren Versionen zurückkehren, was Kontinuität gewährleistet und Risiken in Produktionsumgebungen minimiert.
Von Kunden geschätzt, von Analysten ausgezeichnet
„Die Plattform ist intuitiv, kollaborativ und optimiert Workflows von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung von Modellen. Dataiku hat unsere Art, mit Daten zu arbeiten, grundlegend verändert!"
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