Aus dem KI-Labor in die Anwendung mit Kubeflow
DevOps für Machine Learning: Der MLOps-Ansatz verfolgt das Ziel, KI-Modelle zuverlässig und skalierbar aus der Entwicklung in die Cloud zu bringen. Eine beliebte Open-Source-Plattform dafür ist das Kubernetes-basierte Kubeflow.
Computer Vision, DALL-E, ChatGPT: Immer mehr KI-Modelle strömen in den Alltag und verändern, wie Menschen mit Daten interagieren. Immer mehr Entwickler bauen die KI-Funktionen ihrer Anwendungen aus, wodurch Machine Learning Operations (MLOps) – der spezielle DevOps-Ansatz für KI-Anwendungen – immer wichtiger wird. MLOps umfasst Praktiken, Tools und Technik, die es Unternehmen und Organisationen ermöglichen, den gesamten Lebenszyklus einer ML-Anwendung effektiv in der Produktionsumgebung abzubilden. Ein prominentes Werkzeug im MLOps-Ökosystem ist Kubeflow, eine Open-Source-Plattform, die auf Kubernetes aufbaut. Diese Artikelserie beleuchtet die Bedeutung von MLOps in der heutigen IT-Landschaft und stellt Kubeflow als Basis für MLOps-Best-Practices vor, um Data Scientists den Einstieg zu erleichtern.
