Systematisches Modelltraining
Zentrale Steuerung und Vergleich hunderter Trainingsläufe für klassische ML-Anwendungsfälle wie Forecasts, Fraud Analysis oder Recommendation Engines.
Der STACKIT AI Model Experiments Service bietet Ihnen eine voll verwaltete MLflow™-Plattform, um den gesamten Lebenszyklus Ihrer Machine-Learning-Modelle und GenAI-Anwendungen effizient zu steuern. Von der ersten Experimentierphase bis zum produktiven Deployment sorgt der Service für maximale Transparenz, Reproduzierbarkeit und Qualitätssicherung. Durch die nahtlose Integration in die souveräne STACKIT Cloud-Infrastruktur behalten Sie jederzeit die volle Kontrolle über Ihre Daten und Modelle – ein entscheidender Faktor für die Einhaltung regulatorischer Anforderungen wie dem EU AI Act.
Anwendungen von STACKIT AI Model Experiments
Mit STACKIT AI Model Experiments lassen sich unter anderem folgende Szenarien professionell abbilden:
GenAI & Agentic Systems
Tracking und Tracing komplexer „Reasoning Chains“ in agentischen Systemen, inklusive der Verwaltung von Prompt-Templates und Tool-Calls.
RAG-Optimierung
Evaluierung und Debugging von Retrieval Augmented Generation (RAG) Prozessen zur Steigerung der Antwortqualität Ihrer Sprachmodelle.
Compliance-konforme Dokumentation
Automatisierte Erfassung aller relevanten Metriken und Parameter, um die Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen revisionssicher zu gewährleisten.
Funktionen von STACKIT AI Model Experiments
- Die zentrale Plattform ermöglicht eine effiziente Teamkollaboration, indem Trainingsdaten und Modelle aller Teammitglieder strukturiert und zugriffsgeschützt an einem Ort gespeichert werden.
- Umfassende Tracking-Funktionalitäten erfassen automatisch Modellqualität, Datenversionen und Parameter, wodurch jedes Training exakt reproduzierbar und vergleichbar wird.
- Spezielle Tracing- und Debugging-Tools für Generative AI machen komplexe Logikketten von LLMs transparent und helfen dabei, Fehlerquellen in agentischen Workflows schnell zu identifizieren.
- Das integrierte Modell- und Prompt-Management erlaubt eine präzise Versionierung und Kontrolle darüber, welcher Stand eines Modells oder Prompts in welcher Umgebung aktiv genutzt wird.
- Features wie „LLM-as-a-judge“ automatisieren die qualitative Bewertung nicht-deterministischer Ausgaben hinsichtlich Relevanz, Fundiertheit und Sicherheit.
Vorteile von STACKIT AI Model Experiments
- Sie beschleunigen Ihre Entwicklungszyklen durch die Beseitigung von Datensilos und ermöglichen Ihren Teams ein echtes kollaboratives Arbeiten an KI-Lösungen.
- Dank der lückenlosen Historie aller Experimente erfüllen Sie mühelos komplexe gesetzliche Auflagen wie den EU AI Act und stärken das Vertrauen in Ihre KI-Anwendungen.
- Sie profitieren von einer hochverfügbaren und skalierbaren Managed-Service-Lösung, die ohne aufwändigen Einrichtungs- oder Wartungsaufwand sofort einsatzbereit ist.
- Die nahtlose Anbindung an leistungsstarke STACKIT Compute-Ressourcen (GPUs/CPUs) garantiert eine optimale Performance für rechenintensive Trainings und Inference-Workloads.
- Durch die zentrale Steuerung und automatisierte Optimierung von Prompts und Modellen steigern Sie die Effizienz Ihrer KI-Projekte und reduzieren gleichzeitig die Betriebskosten.
