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Künstliche Intelligenz in Produktion mit MLflow – Teil 3: Model Serving
ORDIX AG - Sales
Data Management
Dieser Teil der Reihe dreht sich um die Herausforderungen von Model Serving. In Teil 2 wurde das Modul MLflow Models eingeführt und gezeigt, wie ein trainiertes Modell im Artifact Store gespeichert werden kann. In diesem Teil wird vorgestellt, wie ein solches Modell in verschiedenen Formen bereitgestellt werden kann. Problem 3: Model Serving Wenn e...
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Künstliche Intelligenz in Produktion mit MLflow – Teil 2: Model Management
ORDIX AG - Sales
Data Management
In Teil 1 wurde gezeigt, wie mit MLflow in der Entwicklungsphase der Überblick über Metriken und Parameter behalten werden kann. Im zweiten Teil werden die Herausforderungen beschrieben, die sich beim Model Management ergeben. Problem 2: Model Management Trainierte Modelle werden in der Regel in anderen Software-Umgebungen eingesetzt als denen, in ...
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Schülerpraktikum in Zeiten von Corona
ORDIX AG - Sales
News
Hallo, mein Name ist Marcel Schreiber, ich bin 14 Jahre alt und ein Schüler der Realschule Plus Mainz-Lerchenberg. In den letzten zwei Wochen habe ich mein Schulpraktikum bei der ORDIX AG gemacht. Bevor ich zur ORDIX AG kam hatte ich mich bei mehreren Firmen beworben. Aufgrund von Corona gab es viele Absagen. Die ORDIX AG hat mir jedoch einen Prakt...
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Künstliche Intelligenz in Produktion mit MLflow – Teil 1: Model Tracking
ORDIX AG - Sales
Data Management
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) ist auf dem Vormarsch. Dabei ergeben sich neue Herausforderungen im Vergleich zu klassischen Softwareentwicklungs-Projekten. In dieser Beitragsreihe beschreiben wir einige der technischen Herausforderungen bei der Inbetriebnahme von KI und stellen mit MLflow ein Tool vor, mit de...
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Entscheidungen langfristig nachvollziehbar festhalten – das Protokoll
ORDIX AG - Sales
Project Management
Die Frage in die Runde „Wer protokolliert heute den Termin?" wird häufig mit Schweigen beantwortet. Die Ziele dieses Artikels sind daher, die Relevanz für die Protokollierung einzuordnen, und die Motivation für das Verfassen von Protokollen zu steigern. Warum Protokollieren? Im Projekt herrscht in der Regel eine Einigkeit darüber, wichtige Entschei...
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Praxisphase bei ORDIX: REST-API mit Python
ORDIX AG - Sales
News
Während meiner letzten Praxisphase bei ORDIX habe ich im Laufe eines kleinen Projekts eine REST-API mit Python aufgebaut. Wie ich dabei vorgegangen bin und wie man in nur wenigen Minuten eine eigene API aufbaut, werde ich in diesem Blogartikel erklären. Vorbereitung Als Grundlage der Webanwendung dienen die Python-Module Flask-RESTX und Swagger UI....
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