Rescale
Rescale ist eine cloudbasierte High-Performance-Computing (HPC)-Plattform, die entwickelt wurde, um F&E in Ingenieurwesen und Wissenschaft zu beschleunigen. Sie …
Rescale ist eine cloudbasierte High-Performance-Computing (HPC)-Plattform, die entwickelt wurde, um F&E in Ingenieurwesen und Wissenschaft zu beschleunigen. Sie bietet On-Demand-Zugriff auf eine Multi-Cloud-Infrastruktur, einen riesigen Katalog an Simulations- und KI-Software und eine einheitliche Umgebung zur Verwaltung komplexer Workflows, Daten und Sicherheit. Sie befähigt Organisationen in Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Biowissenschaften und mehr, schneller und effizienter zu innovieren.
Über KI-Plattform
Eine KI-Plattform ist eine integrierte Suite von Tools, die eine End-to-End-Umgebung für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen und KI-Anwendungen bietet. Diese Plattformen optimieren den gesamten KI-Lebenszyklus, von der Datenaufbereitung und dem Modelltraining bis hin zur operativen Bereitstellung und Leistungsüberwachung. Sie sind darauf ausgelegt, die Entwicklung von KI-Lösungen zu beschleunigen und Teams die Verwaltung komplexer Projekte in großem Maßstab zu ermöglichen. Durch die Vereinheitlichung unterschiedlicher Tools in einem zusammenhängenden Arbeitsablauf verbessern KI-Plattformen die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren und dem IT-Betrieb.
Kernfunktionen
- Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE): Bietet kollaborative Notebooks und Codierungsumgebungen für Modellexperimente und -entwicklung.
- MLOps-Fähigkeiten: Umfasst Werkzeuge für Versionskontrolle, automatisierte Trainingspipelines (CI/CD), Modellbereitstellung und Überwachung nach der Bereitstellung.
- Datenmanagement & Vorverarbeitung: Bietet Funktionen für die Datenaufnahme, -bereinigung, -transformation, -kennzeichnung und die Verwaltung von Feature Stores.
- Automatisiertes Maschinelles Lernen (AutoML): Vereinfacht die Modellauswahl, die Hyperparameter-Abstimmung und das Feature-Engineering und macht KI für einen breiteren Nutzerkreis zugänglich.
- Skalierbare Rechenressourcen: Verwaltet den On-Demand-Zugriff auf CPUs, GPUs und verteilte Rechencluster für ein effizientes Modelltraining.
Anwendungsfälle
KI-Plattformen sind für Unternehmen, die maschinelles Lernen operationalisieren wollen, von entscheidender Bedeutung. Sie werden häufig im Finanzwesen zum Aufbau benutzerdefinierter Betrugserkennungssysteme, im E-Commerce zur Entwicklung personalisierter Empfehlungsmaschinen und in der Fertigung zur Erstellung von Modellen für die vorausschauende Wartung eingesetzt. Data-Science-Teams in jeder Branche nutzen diese Plattformen, um Projekte von experimentellen Prototypen zu robusten, produktionsreifen Anwendungen zu entwickeln.
Wie man wählt
Bei der Auswahl einer KI-Plattform sollten Sie deren Umfang berücksichtigen: Deckt sie den gesamten MLOps-Lebenszyklus ab? Bewerten Sie ihre Skalierbarkeit und Fähigkeit, große Datensätze und komplexe Modelle zu verarbeiten. Beurteilen Sie das Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit (Low-Code/AutoML-Funktionen) und Flexibilität für die benutzerdefinierte Entwicklung. Überprüfen Sie schließlich die Integrationsfähigkeiten mit Ihren vorhandenen Datenquellen, Ihrer Cloud-Infrastruktur und Ihren Business-Intelligence-Tools.
KI-PlattformAnwendungsfälle
Aufbau eines unternehmensweiten Betrugserkennungssystems
Das Data-Science-Team eines Finanzinstituts nutzt eine KI-Plattform, um ein Echtzeit-Betrugserkennungsmodell zu entwickeln und bereitzustellen. Die Plattform bietet eine einheitliche Umgebung zur Aufnahme von Terabytes an Transaktionsdaten, zur Nutzung kollaborativer Notebooks für das Feature-Engineering und zum Trainieren mehrerer Modelle mit skalierbaren GPU-Ressourcen. Ihre MLOps-Funktionen automatisieren dann die Bereitstellung des leistungsstärksten Modells als sichere API, die in ihr Transaktionsverarbeitungssystem integriert wird. Die Plattform überwacht das Modell kontinuierlich auf Leistungsabfall und Daten-Drift und löst Alarme für ein erneutes Training aus, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten.
Beschleunigung der Entwicklung einer Empfehlungsmaschine
Das ML-Team eines E-Commerce-Unternehmens nutzt eine KI-Plattform, um eine personalisierte Produktempfehlungsmaschine zu erstellen. Der Feature Store der Plattform ermöglicht es ihnen, wiederverwendbare Merkmale basierend auf dem Nutzerverhalten zu erstellen und zu teilen. Mit den integrierten AutoML-Funktionen testen sie schnell Hunderte von Modellvarianten, um den effektivsten Algorithmus zu finden. Dies verkürzt die Experimentierphase von Monaten auf Wochen. Das endgültige Modell wird als Microservice bereitgestellt, und A/B-Tests werden innerhalb der Plattform verwaltet, um dessen Auswirkungen auf das Nutzerengagement und den Umsatz vor einer vollständigen Einführung zu messen.
Verwaltung von Computer-Vision-Modellen für die Qualitätskontrolle
Ein Fertigungsunternehmen nutzt eine KI-Plattform, um den Lebenszyklus von Computer-Vision-Modellen für die automatisierte Qualitätsprüfung zu verwalten. Die Plattform hilft ihnen bei der Versionierung großer Datensätze von Produktbildern und Annotationen. Datenwissenschaftler können komplexe Deep-Learning-Modelle mithilfe von verteiltem Training über mehrere GPUs trainieren. Sobald ein Modell auf Edge-Geräten in der Fabrikhalle bereitgestellt ist, verfolgen die Überwachungstools der Plattform dessen Inferenzgeschwindigkeit und Genauigkeit und sammeln Grenzfälle für zukünftiges Nachtraining. Dies schafft einen kontinuierlichen Verbesserungszyklus, der die Fehlererkennungsraten im Laufe der Zeit erhöht.
Optimierung der NLP-Modellentwicklung für den Kundenservice
Das KI-Team eines großen Unternehmens nutzt eine Plattform, um die Entwicklung von Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für den Kundensupport, wie z. B. Stimmungsanalyse und Ticket-Klassifizierung, zu zentralisieren. Die Plattform bietet Werkzeuge zur Datenkennzeichnung und -erweiterung von Textdaten. Sie ermöglicht einen einfachen Vergleich verschiedener Modellarchitekturen und verfolgt alle Experiment-Metadaten. Dieser strukturierte Ansatz gewährleistet die Reproduzierbarkeit und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen den Teammitgliedern, was die Zeit für die Aktualisierung und Bereitstellung verbesserter Modelle für ihren Chatbot und ihre Support-Systeme erheblich verkürzt.
Ermöglichung von Self-Service-Analysen mit AutoML
Ein Business-Intelligence-Team mit begrenzter Data-Science-Expertise nutzt die AutoML-Funktion einer KI-Plattform, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Zum Beispiel laden sie historische Verkaufsdaten hoch, um die zukünftige Nachfrage nach verschiedenen Produkten vorherzusagen. Die Plattform übernimmt automatisch die Datenvorverarbeitung, das Feature-Engineering und testet zahlreiche Algorithmen, wobei eine Rangliste der besten Modelle präsentiert wird. Dies befähigt Geschäftsanalysten, wertvolle Prognosen ohne Code zu erstellen, ermöglicht datengesteuerte Entscheidungen im gesamten Unternehmen und entlastet das Kern-Data-Science-Team für komplexere Projekte.
Gewährleistung von Governance und Reproduzierbarkeit in der Forschung
Ein pharmazeutisches Forschungsteam nutzt eine KI-Plattform zur Verwaltung komplexer Projekte zur Arzneimittelentdeckung. Die Plattform bietet eine sichere und überprüfbare Umgebung, die jedes Experiment, jede Datensatzversion und jedes Modellartefakt nachverfolgt. Dies stellt sicher, dass die Forschungsergebnisse vollständig reproduzierbar sind, was für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die wissenschaftliche Validierung entscheidend ist. Die kollaborativen Funktionen ermöglichen es Forschern aus verschiedenen Laboren, nahtlos am selben Projekt zu arbeiten, Code und Ergebnisse zu teilen und gleichzeitig eine klare Nachverfolgungskette für alle Daten und Modelle aufrechtzuerhalten, was den Weg von der Forschung zu klinischen Studien beschleunigt.