Die tatsächliche Leistungsfähigkeit einer KI-Entwicklungsumgebung – Flexibilität bei der Entwicklung und dem Training von Modellen, Kosteneffizienz, Datensicherheit, Reproduzierbarkeit, schnelle Bereitstellung, effiziente Zusammenarbeit, Überwachung und Wartbarkeit – wird oft erst im Laufe des Projekts deutlich.
Tatsächlich gibt es heute eine ganze Reihe von Tools, die bei der Entwicklung von KI-Modellen helfen. Es ist keine leichte Aufgabe, den Überblick über die Entwicklung zu behalten, Komponenten sinnvoll auszuwählen und sie nahtlos zu integrieren.
Here at Ambrosys, fiercely good data scientists team up with seriously skilled software engineers to pursue the mission: Build infrastructures in which your AI ideas can become productive.
Was Kunden über Ambrosys sagen
„Ambrosys hat uns diese Entwicklungslandschaft zur Verfügung gestellt, die dem Prozess Struktur verliehen hat, wofür ich sehr dankbar bin. So konnten wir unsere Modelle in einem sicheren Umfeld weiterentwickeln. Das ist aufgrund der DSGVO besonders in Deutschland und Europa wichtig.“
Jeremy Bormann, Founder, Legal-Pythia
„Wir haben unglaublich viel von Ambrosys gelernt, einfach weil uns jemand gezeigt hat, wie man es richtig macht.“
Martin Eckstein, CTO Lumics GmbH
„Wie kann man Software effektiv trainieren und zu jedem Zeitpunkt während des Trainings wissen, wie gut sie ist? Wie kann man verschiedene Methoden vergleichen? Wie kann man etwas an den Supercomputer senden, das man zuvor auf einem Laptop entwickelt hat? Ihre Stärke liegt darin, die einzelnen Pakete miteinander zu verbinden. Das ist keine leichte Aufgabe, da die einzelnen Komponenten dynamisch sind und sich weiterentwickeln.“
Peter Düben, Head of Earth System Modelling
Fragen und Antworten
Wenn einer der folgenden Punkte zutrifft, sollten Sie bei der Architektur Ihrer Entwicklungsumgebung keine Kompromisse eingehen:
- Ihre Geschäftsmöglichkeit erfordert eine schnelle Skalierung.
- Ihre ML-Anwendung ist Ihre wichtigste Quelle für Wettbewerbsvorteile.
- Ihre ML-Prozesse müssen nahtlos in Ihre anderen Systeme integriert werden.
- Sie unterliegen erhöhten Sicherheits- oder Datenschutzstandards.
- Ihre Anwendung verarbeitet große Datenmengen.
- Ihre Daten sind heterogen oder stammen aus vielen verschiedenen Quellen.
- Sie müssen auf einer Vielzahl unterschiedlicher Systeme bereitstellen.
- Ihre trainierten Modelle müssen regelmäßig optimiert oder neu trainiert werden.
Alle Ihre bevorzugten Tools können in die von uns entwickelten Umgebungen integriert werden, egal ob Datenspeicher, Bibliothek, Rechenressourcen, Containerisierungsroutinen oder Bereitstellungspipelines. Konnektivität und intelligente Schnittstellen sind für uns das tägliche Brot.
Wir halten Sie nicht davon ab, dies zu tun, wenn Sie sich dazu in der Lage fühlen. Viele unserer Kunden schätzen jedoch den Komfort und die Flexibilität, die sich aus dem Kauf von Fachwissen in den Bereichen KI-Entwicklung und -Betrieb ergeben, oder ziehen es vor, sich auf den Aufbau von Fachwissen zu konzentrieren, anstatt sich mit den Feinheiten der Daten- und Softwareentwicklung zu beschäftigen.
Wir beteiligen uns kontinuierlich an hochkarätigen akademischen und industriellen Forschungsprojekten, um stets am Puls der neuesten Entwicklungen zu bleiben. Unsere Aufgabe ist es, Forschungsergebnisse für innovative Geschäftsmodelle nutzbar zu machen.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Ihnen den Sprung ins Ungewisse ein wenig zu erleichtern. Wir beginnen beispielsweise mit einem kleinen Beratungsprojekt zur Konzeption, das stundenweise abgerechnet wird. Anschließend erstellen wir ein MVP zu einem Festpreis. Bei einer langfristigen Zusammenarbeit sind mehrere Optionen zur Risikoteilung möglich.