Skalieren Sie Ihre KI-Lösungen
Machine Learning Operations
Entdecken Sie die nächste Stufe der Skalierung von KI und maschinellem Lernen im Unternehmen.
Überblick
Beschleunigen Sie die Produktions-KI und maschinelles Lernen mit MLOps
Machine Learning-Operations (MLOps) ist das übergeordnete Konzept, das die Kerntools, Prozesse und Best Practices für die Entwicklung und den Betrieb von End-to-End-Machine-Learning-Systemen in der Produktion abdeckt. Das zunehmende Einbringen von KI in Unternehmensanwendungen schafft einen Bedarf an einer kontinuierlichen Bereitstellung und Automatisierung von KI-Workloads. Vereinfachen Sie die Bereitstellung von KI-Modellen in der Produktion mit den beschleunigten Computing-Lösungen für MLOps von NVIDIA und dem Partner-Ökosystem von Softwareprodukten und Cloud-Diensten.
MLOps können für die Entwicklung und Operationalisierung generativer KI-Lösungen (GenAIOps) erweitert werden, um den gesamten Lebenszyklus von Gen-KI-Modellen zu verwalten. Mehr über GenAIOps erfahren Sie hier.
Vorteile
Unterstützung für unternehmenstaugliche MLOps
Optimieren Sie mühelos die Pipeline für KI und maschinelles Lernen in großem Maßstab.
Optimierte KI-Bereitstellung
Das Programm NVIDIA DGX™-Ready Software bietet MLOps-Lösungen auf Unternehmensniveau, die KI-Workflows beschleunigen und die Bereitstellung, Zugänglichkeit und Auslastung von KI-Infrastruktur verbessern. DGX-Ready Software ist für den Einsatz auf DGX-Systemen getestet und zertifiziert und hilft Ihnen dabei, Ihre Investition in KI-Plattformen voll auszuschöpfen.
KI für die Produktion bereitstellen
Die Softwareschicht der NVIDIA KI-Plattform, NVIDIA AI Enterprise, beschleunigt Data-Science-Pipelines und optimiert die Entwicklung und Bereitstellung von Produktions-KI, einschließlich generativer KI, Computer-Vision, Sprach-KI und mehr. Mit über 100 Frameworks, vortrainierten Modellen und Entwicklungstools bringt NVIDIA AI Enterprise Unternehmen schneller an den führenden KI-Edge und liefert unternehmenstaugliche MLOps mit Sicherheit, Zuverlässigkeit, API-Stabilität und Support auf Unternehmensniveau.
Machen Sie KI-Projekte überall möglich
Beschleunigte MLOps-Infrastruktur kann überall bereitgestellt werden – von mainstream NVIDIA Certified Systems™ und DGX-Systemen bis zur öffentlichen Cloud – und macht Ihre KI-Projekte über die zunehmend Multi- und Hybrid-Cloud-Rechenzentren hinweg portabel.
Beginnen Sie Ihre KI-Entwicklung
Initiieren Sie Ihre generativen KI-Projekte mit NVIDIA Blueprints. Unternehmen können benutzerdefinierte KI-Anwendungen entwickeln und operationalisieren, um datengesteuerte KI-Flywheels zu entwickeln – mithilfe von Blueprints, NVIDIA AI und Omniverse-Bibliotheken, SDKs und Microservices.
Lösungen
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Anwendungsfälle
So wird MLOps eingesetzt
Sehen Sie sich an, wie NVIDIA AI Enterprise Anwendungsfälle in der Wirtschaft unterstützt und starten Sie Ihre KI-Entwicklung mithilfe ausgewählter Beispiele.
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MLOps für die Automobilindustrie
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MLOps für Empfehlungssysteme
MLOps für die Automobilindustrie
Anwendungsfälle in der Automobilbranche vereinen multimodale Daten (Video, RADAR/LIDAR, Geodaten- und Telemetriedaten) und erfordern eine ausgefeilte Vorverarbeitung und Kennzeichnung mit dem ultimativen Ziel, ein System zu schaffen, das Fahrern hilft, effizienter und sicherer auf Straßen und Autobahnen zu fahren.
Es überrascht nicht, dass viele der Herausforderungen, mit denen ML-Systeme für die Automobilindustrie konfrontiert sind, mit der Datenföderation, Kuration, Kennzeichnung und dem Training von Modellen für die Ausführung auf Edge-Hardware in einem Fahrzeug zusammenhängen. Es gibt jedoch andere Herausforderungen, die für den Betrieb in der physischen Welt und die Bereitstellung auf einem oft getrennten Gerät einzigartig sind. Datenwissenschaftler, die an ML für autonome Fahrzeuge arbeiten, müssen das Verhalten ihrer Modelle simulieren, bevor sie sie bereitstellen, und ML-Ingenieure müssen eine Strategie für die Bereitstellung von OTA-Updates und die Identifizierung weit verbreiteter Probleme oder Datendrift aus Daten im Einsatz haben.
MLOps für Empfehlungssysteme
Empfehlungssysteme sind in Verbraucher- und Unternehmensanwendungen für den Einzelhandel, die Medien, die Werbung, allgemeine Suchanwendungsfälle etc. verbreitet. Diese Systeme integrieren mehrere Modelle und regelbasierte Komponenten; sie verarbeiten außerdem enorme Mengen an Daten und können gravierende wirtschaftliche Auswirkungen haben.
Da Empfehlungssysteme oft in hochdynamischen Umgebungen eingesetzt werden, müssen Abruf- und Bewertungsmodelle möglicherweise mehrmals täglich neu trainiert werden, und Datenwissenschaftler müssen oft herausfinden, wie sie ihre Leistung anpassen können, um die Geschäftsmetriken zu maximieren. Dies ist noch komplizierter, da das Gesamtsystem von der Interaktion zwischen trainierten Modellen (zum Finden relevanter Vorschläge und zum Einstellen einer gefilterten Liste) und Geschäftsregeln (zum Filtern irrelevanter Vorschläge und zum Sortieren der endgültigen Ergebnisse) abhängt.
Datenwissenschaftler benötigen daher eine flexible Umgebung, um Experimente zu entwerfen und zu verfolgen, Hypothesen zu testen und Metriken für die Überwachung in der Produktion zu definieren. Ingenieure für maschinelles Lernen benötigen Tooling, um Trainingspipelines zu definieren, auszuführen und zu überwachen sowie die Leistung des Gesamtsystems zu überwachen.
Erfolgsgeschichten
Wie integrieren Branchenführer NVIDIA MLOps?
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Ressourcen
Aktuelles zu NVIDIA MLOps
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Die nächsten Schritte
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