Die eigentliche Prüfung der KI beginnt nach der Bereitstellung. Die Modelle erfüllen Live-Daten, verändern das Kundenverhalten, höhere Nachfrage und Betriebsbedingungen, die während der Entwicklung schwer zu reproduzieren waren. Die Leistung kann leise schwanken, während Kosten und Risiko steigen.
Ohne die richtige Ingenieurs- und Betriebsdisziplin kann vielversprechende KI unzuverlässig, teuer oder schwer skalierbar werden. Concentrix unterstützt den gesamten Produktionszyklus, von der Datenvorbereitung und -bereitstellung bis hin zur Überwachung und Optimierung, sodass die Modelle weiterhin funktionieren, wenn sich die Bedingungen ändern.
Schneller produktionsbereite KI einsetzen
Modellgenauigkeit und Zuverlässigkeit aufrechterhalten
Erkenne Drift, bevor sie die Ergebnisse beeinflussen
KI-Operationen effizienter skalieren
Erhöhen Sie den Wert der KI-Investitionen
01
Bereiten, strukturieren, bereichern und beschriften Sie die Datenmodelle, die benötigt werden, um in Entwicklung und Produktion genau und zuverlässig zu funktionieren.
02
Entwickeln und implementieren Sie Modelle mit wiederholbaren Praktiken, die zuverlässige Releases, effiziente Abläufe und zukünftige Veränderungen unterstützen.
03
Überwachen und verwalten Sie die Produktionsdaten, die KI-Systeme versorgen, damit Probleme erkannt und behoben werden können, bevor die Modellleistung leidet.
04
Testen Sie, wie sich die Modelle leisten, identifizieren Sie Drift oder sich ändernde Bedingungen und nehmen Sie die notwendigen Anpassungen vor, um Zuverlässigkeit und Ergebnisse zu erhalten.
Thought Leadership und Forschung als Inspiration für Innovation
KI-Modellentwicklung umfasst die Arbeit, die erforderlich ist, um Daten vorzubereiten, zu entwickeln, bereitzustellen, zu betreiben, zu evaluieren und KI-Modelle in der Produktion zu verbessern. Es verbindet Data Science mit ingenieurwissenschaftlichen und operativen Disziplinen, sodass Modelle über die Pilotphase hinaus zuverlässig funktionieren. Der Fokus liegt nicht nur auf der Modellgenauigkeit, sondern auch auf Skalierbarkeit, Resilienz, Kosten, Governance und Geschäftswirkung.
Die Modellentwicklung konzentriert sich auf die Auswahl von Methoden, das Trainieren von Modellen, das Testen der Leistung und die Verfeinerung der Ergebnisse. MLOps stellt die Praktiken und Technologien bereit, die benötigt werden, um diese Modelle zuverlässig bereitzustellen, zu versionieren, zu überwachen, zu steuern und zu aktualisieren. Die Entwicklung schafft das Modell. MLOps schafft den wiederholbaren Produktionszyklus, der es ermöglicht, sicher zu arbeiten und weiterhin zu arbeiten, wenn sich die Bedingungen ändern.
Die Leistung kann sinken, wenn reale Daten, Nutzerverhalten, Produkte, Märkte oder Prozesse von den Bedingungen für Training und Tests abweichen. Datenpipelines können ebenfalls ausfallen, Abhängigkeiten können sich ändern oder Rückmeldungen können Schwächen aufdecken, die im Pilotprojekt nicht sichtbar waren. Kontinuierliche Überwachung und Bewertung sind erforderlich, um diese Veränderungen zu erkennen und die richtige Reaktion zu bestimmen.
Die Überwachung sollte Datenqualität und -drift, Modellgenauigkeit, Latenz, Verfügbarkeit, Kosten, Verzerrung, Sicherheit, Nutzerverhalten, Übersteuerungen und Geschäftsergebnisse abdecken. Die genauen Messgrößen hängen vom Modell und dessen Risiko ab. Klare Schwellenwerte, Eigentumsverhältnisse und Reaktionsverfahren sind unerlässlich, damit Teams wissen, wann sie ein Modell untersuchen, neu schulen, anpassen, einschränken oder ausmustern müssen.
KI-Datenoperationen steuern den laufenden Fluss, die Vorbereitung, Kennzeichnung, Validierung und Qualität der von Produktions-KI-Systemen verwendeten Daten. Im Gegensatz zur einmaligen Vorbereitung von Trainingsdaten unterstützt sie Modelle, wenn neue Informationen eintreffen und sich die Bedingungen ändern. Es hilft sicherzustellen, dass Modelle und Agenten während ihres gesamten Betriebszyklus weiterhin relevanten, zuverlässigen Kontext erhalten.
Es gibt keinen universellen Zeitplan. Die Häufigkeit sollte widerspiegeln, wie schnell sich die zugrunde liegenden Daten und das Geschäftsumfeld ändern, die Auswirkungen des Modells, beobachtete Drift, regulatorische Erwartungen und die Kosten von Fehlern. Die Bewertung kann kontinuierlich oder ereignisgesteuert sein. Die Nachschulung sollte erfolgen, wenn Beweise zeigen, dass sie notwendig ist, und nicht nur, weil ein fester Termin eingetreten ist.
„*“ zeigt erforderliche Felder an