27.03.2025

Durch die MLOps-Landschaft navigieren – Erkenntnisse und Einführungstrends

Forschende des AI4EOSC-Projekts, an dem auch das KIT beteiligt ist, haben eine umfassende Analyse der Plattformlandschaft für Machine Learning Operations (MLOps) durchgeführt und dabei 16 weit verbreitete Plattformen bewertet.

Produktvergleich nach Gewicht, Merkmalsbewertung und gewichteter Bewertung

Forschende des AI4EOSC-Projekts, an dem auch das KIT beteiligt ist, haben eine umfassende Analyse über die aktuelle Plattformlandschaft für Machine Learning Operations (MLOps) durchgeführt, die wertvolle Einblicke in die Funktionen, Fähigkeiten und Anwendungsmetriken der untersuchten Tools bietet. Die Studie bewertete 16 weit verbreitete MLOps-Tools und konzentrierte sich dabei auf Funktionen wie Experimentverfolgung, Modellbereitstellung und Inferenz.

Die Ergebnisse bieten einen Entscheidungsrahmen, der Unternehmen und Forschenden bei der Auswahl geeigneter MLOps-Lösungen unterstützt, unabhängig davon, ob sie End-to-End-Plattformen oder spezialisierte Tools benötigen.

Wichtige Highlights:

  • Funktionsanalyse: Die Studie enthält eine umfangreicheBewertung von 16 MLOps-Plattformen und hebt die wesentlichen Komponenten für robuste MLOps-Lösungen hervor.
  • Metriken zur Akzeptanz: Durch die Auswertung der vergebenen GitHub-Sterne bietet die Studie Einblicke in die Akzeptanz und den Bekanntheitsgrad dieser Plattformen.
  • Produktauswahl: Es werden eine gewichtete Bewertungsmethode und ein Flussdiagramm zur Entscheidungsfindung eingeführt, um die Plattformauswahl für Unternehmen zu vereinfachen. 

Weitere Informationen:

Kontakt am SCC: Dr. Lisana Berberi

 

Achim Grindler