Verlässliche KI im Produktivbetrieb
Automatisieren und steuern Sie den gesamten Lebenszyklus Ihrer ML-Modelle, GenAI-Services und KI-Agenten — von Training und Bereitstellung bis zu Monitoring, Drift-Erkennung und Nachtraining.
Ein Modell zu bauen ist der Anfang. Es zu betreiben ist die Aufgabe.
Daten ändern sich, die Genauigkeit sinkt und die Nutzung wächst. MLOps und AIOps halten jedes Modell und jeden KI-Service lange nach dem Start präzise, nachvollziehbar und unter Kontrolle — automatisch und ohne Code.
MLOps
Lebenszyklus von AutoML-Modellen: trainieren, validieren, bereitstellen, vorhersagen, versionieren, überwachen
AIOps
Betrieb von GenAI-Services und Agenten: Monitoring, Nutzung, Kontrollen und Warnmeldungen
Observability
Genauigkeit, Drift, Fehler und Antwortzeiten im Blick
Governance
Zugriffskontrollen, Freigaben und ein vollständiger Audit-Trail
Sechs Phasen. Vollautomatisiert.
Jede Phase läuft automatisch, mit Freigaben dort, wo Sie sie benötigen.
Automatisches Training
Neue Modelle trainieren, evaluieren und freigeben.
Trainieren & validieren
Experimente verfolgen und Modellqualität testen.
Bereitstellen & ausliefern
Freigegebene Modelle mit Rollback-Option veröffentlichen.
Automatische Vorhersage
Freigegebene Modelle auf neue Daten anwenden.
Modellversionierung
Versionen verfolgen, Ergebnisse vergleichen und zurücksetzen.
Überwachen & verbessern
Drift erkennen und validiertes Nachtraining auslösen.
Das Monitoring fließt zurück ins Training, sodass sich Modelle mit Ihren Daten kontinuierlich verbessern.
Observability & Data Drift
Für jedes Modell, jeden GenAI-Service und jeden Agenten auf der Plattform gelten dieselben Kontrollen.
Jeder Aufruf protokolliert
Jeder Modellaufruf wird protokolliert, um Nutzung pro Anfrage, Aufrufzahlen und die Gesamtauslastung der Modelle zu verfolgen.
Zugriffskontrollen und Audit-Trail
Wer welches Modell trainiert, freigegeben, bereitgestellt und aufgerufen hat
Erkennung von Data Drift
Eingehende Daten mit Trainingsdaten vergleichen
Genauigkeitsverfolgung
Modellgenauigkeit und Änderungen der Vorhersagen verfolgen
Ausführungsmonitoring
Ausführung, Fehler und Antwortzeiten überwachen
Warnmeldungen & Nachtraining
Bei Drift warnen und Nachtraining auslösen
GenAI und Agenten mit derselben Disziplin betreiben
Auch GenAI-Services und KI-Agenten müssen betrieben werden. AIOps bringt Monitoring, Nutzungsverfolgung und Governance in jeden promptbasierten Service und jeden Agenten-Workflow.
Service-Monitoring
Antwortzeiten, Fehler und Verfügbarkeit jedes GenAI-Services und Agenten verfolgen.
Nutzung & Auslastung
Aufrufe pro Service, Benutzer und Anwendung sowie die Kapazitätsnutzung einsehen.
Verlauf der Agentenläufe
Jeden Agentenlauf Schritt für Schritt prüfen: was entschieden wurde, welche Tools aufgerufen wurden und mit welchem Ergebnis.
Freigaben & Human in the Loop
Freigabe verlangen, bevor neue Versionen live gehen oder Agenten sensible Aktionen ausführen.
Modellwahl pro Service
Wechseln Sie das LLM hinter einem Service, einschließlich Graphy LLM, und vergleichen Sie die Ergebnisse vor dem Rollout.
Audit & Compliance
Eine vollständige Aufzeichnung von Anfragen und Antworten für Aufsichtsbehörden und interne Prüfungen.
Schnellere Releases. Reproduzierbare Ergebnisse. Geringeres Betriebsrisiko.
Schnellere Releases
Automatisiertes Training, Validierung und Bereitstellung bringen Modelle ohne manuelle Übergaben von den Daten in die Produktion.
Reproduzierbare Ergebnisse
Jede Version, jedes Experiment und jeder Datensatz wird nachverfolgt, sodass sich jedes Ergebnis erklären und wiederholen lässt.
Geringeres Betriebsrisiko
Drift-Warnungen, Rollback und Audit-Trails erkennen Probleme frühzeitig und halten KI nachvollziehbar.
Integriert in jede Suite an
AutoML
Jedes trainierte Modell wird automatisch in den Lebenszyklus aufgenommen.
Generative KI
Jeden GenAI-Service und seine API überwachen und steuern.
Agentische KI
Agentenaktionen nachverfolgen, freigeben und auditieren.
Data Workbench
Lineage verknüpft jedes Modell mit den Daten, aus denen es gelernt hat.
Halten Sie Ihre KI präzise und nachvollziehbar
Erleben Sie, wie MLOps und AIOps Modelle auf Ihren eigenen Daten überwachen, nachtrainieren und steuern.