Unser Angebot

Wir evaluieren die notwendigen MLOps Strategien, implementieren und betreiben die gewählte Lösung.

→ Beratung und Entwicklung geeigneter MLOps und KI-Strategien

→ Bereitstellung, Skalierung und Leistungsoptimierung von ML-Modellen

→ Model Deployment, Monitoring und automatisiertes Re-Training

→ Data Engineering & Model Versioning

→ Security, Compliance und Disaster Recovery für ML workflows

Jetzt loslegen!

Um Ihr MLOps-Projekt erfolgreich voranzutreiben, erstellen wir zunächst eine Bedarfs- und Reifebewertung („Maturity Assessment“). In einer zielgerichteten Analyse erfassen wir Ihre spezifische Herausforderung in Bezug auf notwendige MLOps-Strategien und den aktuellen technischen Entwicklungsstand im Unternehmen (DSGVO-konform). Sie erhalten einen Report, welcher die Problemstellung im Kontext des Entwicklungsstands Ihres Unternehmens zusammenfasst. Auf dieser Grundlage unterbreiten wir Ihnen gerne ein Serviceangebot.

Wie wir Arbeiten

Partnerschaften mit führenden Technologieunternehmen nutzen wir zum Vorteil unserer Kunden, um unsere Services noch besser zu machen. So steigern wir das Kundenerlebnis, optimieren die Produktivität der Geschäftsprozesse, reduzieren dabei Kosten und erhöhen die Sicherheit unserer Lösungen. Perelyn ist zertifizierter Partner von Amazon Web Services (AWS) und Teil des NVIDIA Inception Programms. Wir haben unsere Kompetenz hinsichtlich Technologiewissen und Innovationspotential mehrfach nachgewiesen.

Mit MLOps soll ein effizienter Workflow zwischen Entwicklern und Business-Teams geschaffen werden, um den gesamten Prozess der Entwicklung, Bereitstellung und Wartung zu automatisieren und zu optimieren.

Experts

"Durch die Integration von MLOps können Unternehmen ihre KI-Projekte schneller umsetzen, mit Verbesserungen in Effizienz und Produktqualität und dabei innerhalb der gewünschten Kostenparameter bleiben."

Tech Stack

MLOps Platforms

AWS SageMaker, Arize, MLFlow, Airflow, Kubeflow, DVC

Deep Learning Frameworks

TensorFlow, PyTorch

Deployment

Cloud (AWS, Azure, GCP), Docker & Kubernetes

Programming Languages

Python, Java, Golang, C++

Relevante Insights

Traditional AI
Maschinelles Lernen und die Cloud

Der zunehmende Automatisierungsgrad in der Herstellung erfordert auch die Automatisierung der Material- und Anlagenprüfung mit möglichst wenig menschlichen Eingriffen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben und gleichzeitig die Industriestandards zu erfüllen, sind Unternehmen bestrebt, sowohl Quantität als auch Qualität in der Produktion zu erreichen, ohne dabei Kompromisse eingehen zu müssen. Die manuelle Qualitätsprüfung von Werkstücken erlaubt jedoch in der Regel nur die Analyse einzelner Proben aus einer bestimmten Produktserie...

#MLOps
#Machine Learning
#Predictive Maintenance
#Traditional AI
Michael Banf
April 12, 2023
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