Modelle mit künstlicher Intelligenz (KI) aufzubauen und in Ihrem Betrieb umzusetzen ist derweilen äusserst zeitaufwändig und komplex. Mit Kubernetes as a Service von Netstream überlassen Sie alle benötigten Berechnungen dem Kubernetes-Cluster und nimmt Ihnen so einen Grossteil der Arbeit ab.
Machine-Learning-Techniken werden immer häufiger eingesetzt, um Probleme unseres täglichen Lebens zu vereinfachen. Diverse Branchen nutzen die Technologie und können dahingehend bereits grössere Erfolge feiern: selbstfahrende Autos, Bilderkennung, Übersetzungen, Spracherkennung, Spiele und auch in der Medizin. Kein Wunder konnte sich die Business-Welt – angesichts der neuen Möglichkeiten – schnell für die Technologie erwärmen.
Effektive KI-Modelle aufzubauen und diese im Betrieb einzusetzen, bleibt auch heute noch komplex und zeitaufwändig. Bei der Technologie müssen grosse Datensätze hochgeladen und verarbeitet werden. Das Machine-Learning-Modell muss dann die Daten klassifizieren, um beispielsweise Bilder erkennen zu können. Danach muss die KI «trainiert» werden, was besonders viel Zeit in Anspruch nimmt. Hat das Modell genug gelernt, wird es schliesslich in einer App umgesetzt, die dann direkt genutzt werden kann.
Viele Firmen vereinfachen das Leben des Data Scientists oder des Machine-Learning Engineers durch die Einführung verschiedener Werkzeuge wie z.B. Kubeflow oder Neptune, die den Prozess zu beschleunigen vermögen. So kann die Anzahl notwendiger Schritte bereits erheblich reduziert und die App-Entwicklung beschleunigt werden.
Kubernetes kann an dieser Stelle die App-Entwicklung nochmals verbessern, vereinfachen und beschleunigen: Mit Kubernetes as a Service können alle für das Trainieren des Machine-Learning-Modells benötigten Berechnungen in einem Kubernetes-Cluster ausgelagert werden. Der Data Scientist oder Machine-Learning Engineer muss sich nur noch um die Datenbereinigung und um den eigentlichen Code kümmern. Der Rest wird von einem Kubernetes-basierten Werkzeug erledigt.
Mit Kubernetes as a Service von Netstream entwickeln Sie solche Apps direkt in der Netstream Cloud und können diese auch einfach deployen.
Vorteile:
- Rechenkraft aus der Cloud nutzen
- Mit Kubernetes sparen Sie Zeit und Komplexität.
- Apps schneller marktfähig entwickeln.
- Ressourcen besser verteilen und nutzen.
