Popular MLOps AI tools in Entwicklertools include SuperAnnotate, Encord, Arize, Credo AI, Humanloop, Hopsworks, Superb AI, HoneyHive, Union.ai und Metaflow, helping you work more efficiently.
Tensorfuse ist eine serverlose GPU-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, generative KI-Modelle in ihrer eigenen AWS-Cloud zu optimieren, bereitzustellen und automatisch zu skalieren. Sie vereinfacht das Infrastrukturmanagement und bietet Funktionen wie serverlose Inferenz, Job-Warteschlangen und Entwicklungscontainer, um die Entwicklung zu beschleunigen, Kosten zu senken und den DevOps-Aufwand zu eliminieren.
Bereitstellung
HoneyHive ist eine All-in-One-Plattform für KI-Beobachtbarkeit und -Evaluierung für Entwickler, die mit LLMs und KI-Agenten arbeiten. Sie bietet eine einheitliche Lösung zum Erstellen, Testen, Debuggen und Überwachen von KI-Anwendungen, von ersten Experimenten bis hin zum unternehmensweiten Einsatz. Die Plattform hilft Teams, die KI-Qualität systematisch zu messen, tiefe Einblicke in Agenteninteraktionen zu gewinnen, Leistungsmetriken wie Kosten und Latenz zu überwachen und an wichtigen Assets wie Prompts und Datensätzen zusammenzuarbeiten, um die zuverlässige Auslieferung von KI-Produkten zu gewährleisten.
Debugging
Ein auf den Menschen ausgerichtetes Python-Framework, ursprünglich von Netflix, zum Erstellen und Verwalten von realen Data-Science-, ML- und KI-Projekten. Es vereinfacht die Workflow-Orchestrierung, das Datenmanagement und die Modellbereitstellung und ermöglicht schnelles Prototyping und skalierbare Produktionspipelines.
MLOps
Radicalbit ist eine unternehmenstaugliche MLOps-Plattform, die für die Bereitstellung, das Servieren und die Überwachung von KI- und LLM-Modellen im großen Maßstab konzipiert ist. Sie bietet Echtzeit-Beobachtbarkeit, Erklärbarkeit und Datenintegrität, um die Time-to-Value zu beschleunigen, Betriebskosten zu senken und eine robuste Governance und Compliance für KI-Anwendungen zu gewährleisten.
Modellmanagement
Robust Intelligence, jetzt ein Cisco-Unternehmen, ist eine End-to-End-KI-Risikomanagementplattform. Sie sichert KI-Modelle während ihres gesamten Lebenszyklus mit einer Echtzeit-KI-Firewall und automatisierten Tests und hilft Unternehmen, Sicherheits-, Ethik- und Betriebsrisiken zu mindern, um KI sicher und verantwortungsvoll einzusetzen.
MLOps
Neural Vault ist eine sichere, zentralisierte Plattform für KI-Entwickler und MLOps-Teams zum Speichern, Versionieren, Verwalten und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen. Es optimiert den Modell-Lebenszyklus, verbessert die Zusammenarbeit und gewährleistet die Sicherheit und Reproduzierbarkeit von KI-Projekten.
Speicher
Hopsworks ist ein Echtzeit-KI-Lakehouse und der branchenweit fortschrittlichste Feature Store. Es wurde für MLOps entwickelt und vereint Daten und Rechenleistung, um zuverlässige Echtzeit-KI-Systeme zu erstellen und zu betreiben. Es unterstützt jedes Framework, jede Cloud- oder On-Premise-Umgebung und ermöglicht eine schnellere Modellentwicklung und erhebliche Kosteneinsparungen.
Datenbank
Velvet ist ein Entwickler-Gateway, jetzt Teil von Arize AI, das für die Analyse, Bewertung und Überwachung von KI-gestützten Funktionen entwickelt wurde. Es bietet eine umfassende Suite für KI-Beobachtbarkeit, LLM-Tracing und Modellleistungsmanagement, die Entwicklern hilft, KI-Anwendungen von der Entwicklung bis zur Produktion zu erstellen und zu perfektionieren.
KI-Management
WhyLabs ist eine KI-Observability- und Sicherheitsplattform, die für MLOps-, SRE- und Sicherheitsteams entwickelt wurde. Sie bietet Werkzeuge zur Überwachung, Sicherung und Optimierung von KI-Anwendungen, einschließlich LLMs und prädiktiven Modellen. Die Plattform erkennt Daten-Drift, Leistungsabfall und Sicherheitsbedrohungen wie Prompt-Injections in Echtzeit, während sie eine datenschutzfreundliche Architektur verwendet, die Rohdaten niemals verschiebt oder dupliziert.
MLOps
dstack ist ein Open-Source-Container-Orchestrator, der für KI- und ML-Teams entwickelt wurde. Er vereinfacht die Workload-Orchestrierung und maximiert die GPU-Auslastung über jeden Cloud-Anbieter, On-Premise-Cluster oder beschleunigte Hardware hinweg. Er bietet eine einheitliche Rechenschicht und optimiert Entwicklung, Training und Modellbereitstellung.
Orchestrierung
Credo AI ist eine unternehmenstaugliche KI-Governance-Plattform, die Organisationen dabei hilft, verantwortungsvolle KI (RAI) zu operationalisieren. Sie ermöglicht es Unternehmen, KI-Risiken zu managen, die Einhaltung globaler Vorschriften sicherzustellen und Vertrauen aufzubauen, indem sie Werkzeuge für die Inventarisierung, Bewertung und Überwachung aller KI-Systeme, einschließlich generativer KI, bereitstellt.
Governance
Superb AI ist eine End-to-End-MLOps-Plattform für Computer Vision, die es Unternehmen ermöglicht, benutzerdefinierte KI-Modelle zu erstellen, zu verwalten und bereitzustellen. Sie ist darauf spezialisiert, die gesamte Datenpipeline zu automatisieren, von der Kennzeichnung und Kuratierung bis hin zum Modelltraining und zur Diagnose, für Branchen wie autonomes Fahren, Fertigung und Sicherheit.
Datenlabeling
Union.ai ist eine unternehmenstaugliche, produktionsbereite Plattform zur Orchestrierung komplexer KI- und Machine-Learning-Workflows. Basierend auf dem Open-Source-Tool Flyte ermöglicht es Teams, zusammengesetzte KI-Systeme mit beispielloser Leistung und Effizienz zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren. Es überbrückt die Lücke zwischen Daten und ML, optimiert die Cloud-Kosten mit Funktionen wie „Scale-to-Zero“ und steigert die Entwicklergeschwindigkeit durch eine nahtlose, integrierte Erfahrung.
Orchestrierung
Humanloop ist eine unternehmenstaugliche LLM-Evaluierungs- und Beobachtbarkeitsplattform. Sie bietet eine umfassende Suite von Werkzeugen zur Entwicklung, Bewertung und Überwachung von KI-Anwendungen, die es Teams ermöglicht, zuverlässige KI-Produkte mit Vertrauen zu liefern und zu skalieren. Sie fördert die Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren, Produktmanagern und Fachexperten durch sowohl Code-First- als auch UI-First-Workflows.
Unternehmenslösungen
Dagworks bietet eine Suite von Open-Source-Entwicklertools, Hamilton und Burr, die für die Erstellung, das Debugging und die Beobachtung zuverlässiger KI-Anwendungen konzipiert sind. Hamilton standardisiert ML- und Datenpipelines für schnellere Iterationen und klare Datenherkunft, während Burr die Erstellung komplexer, zustandsbehafteter RAG- und Agentensysteme mit integrierter Beobachtbarkeit vereinfacht.
MLOps
SuperAnnotate ist eine führende KI-Datenplattform, die die gesamte Datenpipeline für maschinelles Lernen optimiert. Sie ermöglicht es Teams, hochwertige multimodale Datensätze (Bild, Video, Text, Audio) zu annotieren, zu verwalten und zu kuratieren, um die Modellentwicklung zu beschleunigen, einschließlich komplexer Workflows wie RLHF, RAG und SFT. Sie wurde entwickelt, um die Modellgenauigkeit und -effizienz zu verbessern.
Beschriftung
Remyx ist eine ExperimentOps-Plattform, die für die KI-Entwicklung konzipiert wurde. Sie hilft KI- und Produktteams, Wissen zu operationalisieren, indem sie ein kollaboratives Studio für strukturierte, wiederverwendbare und nachverfolgbare Experimente bereitstellt. Durch die Konzentration auf benutzerdefinierte Metriken und geführte Lernschleifen beschleunigt Remyx den KI-Entwicklungszyklus und stellt sicher, dass KI-Systeme auf reale Geschäftsziele und Benutzer-Auswirkungen ausgerichtet sind.
Experimente
UbiOps ist eine leistungsstarke MLOps-Plattform für das Bereitstellen, Orchestrieren und Trainieren von KI-Modellen. Sie ermöglicht es Datenwissenschaftlern und KI-Teams, ihre Modelle nahtlos auf jeder Infrastruktur – lokal, hybrid oder multi-cloud – bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren, ohne tiefgreifende technische Kenntnisse. Die Plattform übernimmt die Containerisierung, API-Erstellung und automatische Skalierung und beschleunigt so den Weg von der Entwicklung zur Produktion für verschiedene KI-Anwendungen, einschließlich Generativer KI und Computer Vision.
Plattform als Dienst (PaaS)
Encord ist eine umfassende Datenentwicklungsplattform für visuelle und multimodale KI. Sie bietet Werkzeuge zur Verwaltung, Kuratierung und Annotation von großen Mengen unstrukturierter Daten wie Bildern, Videos und DICOM-Dateien. Die Plattform hilft KI-Teams, hochwertige Datensätze zu erstellen, die Modellleistung zu verbessern und die Bereitstellung von produktionsreifen KI-Anwendungen durch fortschrittliche Kennzeichnung, Modellevaluierung und Human-in-the-Loop-Workflows zu beschleunigen.
Annotation
Arize ist eine KI- & Agent-Engineering-Plattform, die für Entwicklung, Beobachtbarkeit und Evaluierung konzipiert wurde. Sie bietet eine einheitliche Lösung für Teams, um LLM- und ML-Modelle schneller zu erstellen, zu überwachen, zu debuggen und zu verbessern. Indem Arize die Lücke zwischen Entwicklung und Produktion schließt, hilft es sicherzustellen, dass KI-Systeme zuverlässig, vertrauenswürdig und leistungsstark im großen Maßstab sind.
MLOps
Modelbit ist eine MLOps-Plattform zur Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen direkt aus Python-Notebooks in die Produktion. Es bietet einen Infrastructure-as-Code-Workflow, der es Datenwissenschaftlern ermöglicht, Modelle mit einer einzigen Codezeile und einem Git-Push bereitzustellen, zu hosten, zu skalieren und zu verwalten.
MLOpsMLOps (Machine Learning Operations) Tools sind eine Klasse von Plattformen, die entwickelt wurden, um den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu automatisieren und zu verwalten. Sie wenden DevOps-Prinzipien auf ML-Systeme an und überbrücken die Lücke zwischen der Modellentwicklung und dem operativen Einsatz. Diese Tools erleichtern die kontinuierliche Integration, Bereitstellung und den Einsatz (CI/CD) speziell für Modelle des maschinellen Lernens und stellen sicher, dass sie in Produktionsumgebungen reproduzierbar, skalierbar und zuverlässig sind. Das Hauptziel ist es, Entwicklungszyklen zu verkürzen und langfristig qualitativ hochwertige Modelle zu erhalten.
MLOps-Tools sind für Organisationen, die Machine-Learning-Modelle in großem Maßstab einsetzen, unerlässlich. Sie werden häufig in Branchen wie dem Finanzwesen für Betrugserkennungssysteme, dem E-Commerce für Empfehlungsmaschinen und dem Gesundheitswesen für Diagnosemodelle eingesetzt. Rollen wie Machine Learning Engineers, Data Scientists und DevOps Engineers nutzen diese Plattformen, um gemeinsam produktionsreife KI-Anwendungen zu erstellen, bereitzustellen und zu warten.
Bei der Auswahl eines MLOps-Tools sollten Sie dessen Integrationsfähigkeiten mit Ihrem bestehenden Tech-Stack (z. B. Cloud-Anbieter, Datenspeicher) berücksichtigen. Bewerten Sie den Umfang seiner Funktionen – ob es sich um eine End-to-End-Plattform oder ein spezialisiertes Tool für eine bestimmte Aufgabe wie die Überwachung handelt. Bewerten Sie auch seine Skalierbarkeit zur Bewältigung Ihrer Daten- und Traffic-Volumina sowie das erforderliche technische Fachwissen, damit Ihr Team es effektiv nutzen kann.
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen nutzt eine MLOps-Plattform zur Verwaltung seiner Kredit-Scoring-Modelle. Machine Learning Engineers richten eine automatisierte Pipeline ein, die vierteljährlich ausgelöst wird. Diese Pipeline ruft neue Kundendaten ab, trainiert das Modell neu, führt eine Reihe von Validierungstests gegen eine Baseline durch und befördert das neue Modell bei Leistungsverbesserung automatisch in eine Staging-Umgebung zur endgültigen Überprüfung. Dieser Prozess stellt sicher, dass das Modell genau und konform mit den Vorschriften bleibt und reduziert den manuellen Aufwand um über 90%.
Das Data-Science-Team einer E-Commerce-Plattform entwickelt einen neuen Produktempfehlungsalgorithmus. Mit einem MLOps-Tool verpacken sie das Modell in einen Container, stellen es als Microservice bereit und richten ein Überwachungs-Dashboard ein. Das Dashboard verfolgt in Echtzeit wichtige Metriken wie die Klickrate und die Vorhersagelatenz. Das Tool benachrichtigt das Team auch, wenn es Daten-Drift erkennt (z. B. eine plötzliche Änderung im Nutzerverhalten), sodass sie Probleme schnell diagnostizieren und einen Neutrainingsjob auslösen können, bevor der Umsatz beeinträchtigt wird.
Ein Unternehmen für Gesundheitstechnologie entwickelt ein KI-Modell zur Erkennung von Anomalien in medizinischen Scans. Aufgrund strenger regulatorischer Anforderungen verwenden sie eine MLOps-Plattform, um einen vollständigen Audit-Trail zu führen. Die Modell-Registry der Plattform versioniert jedes Modell mit den zugehörigen Trainingsdaten, dem Code und den Leistungsmetriken. Bei der Bereitstellung einer neuen Version generiert das System automatisch einen Validierungsbericht. Dies gewährleistet eine vollständige Rückverfolgbarkeit und Reproduzierbarkeit, was für das Bestehen von Audits durch Behörden wie die FDA oder EMA entscheidend ist.
Ein universitäres Forschungslabor arbeitet an einem komplexen Klimawandelmodell. Mehrere Forscher führen Experimente mit unterschiedlichen Hyperparametern und Datensätzen durch. Sie verwenden ein MLOps-Tool mit Experiment-Tracking-Funktionen, um jeden Lauf zu protokollieren. Dies schafft eine zentralisierte, durchsuchbare Historie aller Experimente. Forscher können Ergebnisse leicht vergleichen, Erkenntnisse mit Kollegen teilen, indem sie einen Link zu einem bestimmten Lauf senden, und die exakte Einrichtung eines früheren Experiments reproduzieren, was die Zusammenarbeit fördert und die wissenschaftliche Entdeckung beschleunigt.
Ein SaaS-Unternehmen integriert MLOps in seine CI/CD-Pipeline für seinen NLP-gestützten Chatbot. Wenn ein Entwickler neuen Code committet oder ein Data Scientist neue Trainingsdaten hinzufügt, wird automatisch eine Pipeline ausgelöst. Sie führt Unit-Tests durch, trainiert das NLP-Modell, bewertet es auf einem Golden-Dataset und stellt es, wenn alle Prüfungen bestanden sind, in einer Staging-Umgebung bereit. Dieser „CI/CD für ML“-Ansatz ermöglicht es dem Team, schnell und sicher zu iterieren und täglich Verbesserungen an ihrem Chatbot ohne manuellen Eingriff bereitzustellen.
Ein Fintech-Unternehmen muss ein Betrugserkennungsmodell bereitstellen, das Tausende von Transaktionen pro Sekunde verarbeiten kann. Sie verwenden eine MLOps-Plattform mit einem Hochleistungs-Modellserver. Die Plattform ermöglicht es ihnen, das Modell auf einem Maschinencluster bereitzustellen und die Anzahl der Replikate basierend auf dem Echtzeitverkehr automatisch zu skalieren. Dies gewährleistet eine geringe Latenz und hohe Verfügbarkeit, die entscheidend sind, um betrügerische Transaktionen zu verhindern, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen. Die Plattform bietet auch detaillierte Protokolle und Leistungsmetriken für jede Vorhersage.
MLOps (Machine Learning Operations) Tools sind spezialisierte Plattformen, die DevOps-Prinzipien auf den Lebenszyklus des maschinellen Lernens anwenden. Ihr Hauptzweck ist die Automatisierung, Verwaltung und Optimierung des Prozesses zur Erstellung, Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen in der Produktion. Zu den Hauptfunktionen gehören oft Experiment-Tracking, Modellversionierung, automatisierte Trainingspipelines, Modellbereitstellung und Leistungsüberwachung, um Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
MLOps ist eine Erweiterung der DevOps-Prinzipien, die speziell auf maschinelles Lernen zugeschnitten ist. Während sich DevOps auf den Lebenszyklus der Softwareentwicklung (Code, Build, Test, Release) konzentriert, befasst sich MLOps mit zusätzlichen Komplexitäten, die für ML einzigartig sind, wie zum Beispiel:
Kurz gesagt, MLOps verwaltet einen komplexeren Lebenszyklus, der Daten und Modelle neben dem Code als erstklassige Bürger behandelt.
Die Auswahl des richtigen MLOps-Tools hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab. Berücksichtigen Sie diese Faktoren:
MLOps-Tools werden von einem funktionsübergreifenden Team verwendet, das an der Inbetriebnahme von Machine-Learning-Modellen beteiligt ist. Zu den Schlüsselrollen gehören:
Eine typische MLOps-Pipeline automatisiert den Lebenszyklus des maschinellen Lernens und besteht im Allgemeinen aus mehreren wichtigen Phasen:
