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MLOps: Eine Entscheidungshilfe

Um die langfristige Stabilität von Machine-Learning-(ML-)Modellen, ihre Leistung und ihre Qualität zu gewährleisten, ist eine Verwendung von MLOps-Prinzipien und Tools zu empfehlen, vor allem wenn man Qualitäts- und Governance-Standards für die Einhaltung von Rechtsvorschriften beachten muss. Es ist allerdings schwierig, einen Überblick über die Tools zu behalten und sich für eine(n) Technologie(-Stack) zu entscheiden. Ein Vergleich aller aktuellen Produkte macht aufgrund der Schnelllebigkeit des Marktes und der Vielzahl an Produkten wenig Sinn.

Um Entscheidungsträger*innen die Auswahl einer konkreten Technologie oder Plattform zu erleichtern, wird in diesem Artikel durch Kategorisierung einzelner MLOps-Tools zunächst eine Übersicht über die Landschaft geschaffen. Auf dieser Basis werden komplette ML-Plattformlösungen näher betrachtet und populäre Kandidaten verglichen. Abschließend werden vier IT-strategische Perspektiven aufgezeigt, die bei der erfolgreichen Plattform-Auswahl unterstützen.

Viele ML-Modelle verkümmerten aufgrund eines…