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Machine Learning Modernization mit Amazon SageMaker

Gemeinsam mit Amazon Web Services (AWS) haben wir für Sie, auf Basis von Amazon SageMaker, eine Lösung konzipiert, mit der Sie in der AWS-Cloud für nahezu jeden Anwendungsfall Machine Learning (ML)-Modelle entwickeln, trainieren und implementieren können.

aws certified partner network

Herausforderungen

On-prem Machine Learning (ML)-Umgebungen sind komplex, ressourcenhungrig und nicht skalierbar.

Auch können Data-Science-Teams oft nicht mit den stetig steigenden ML-Anforderungen der Geschäftsbereiche mithalten, da sie dafür sorgen müssen, dass die On-prem-ML-Infrastruktur immer betriebsbereit ist. Das bindet Zeit und Ressourcen, die dann für die eigentlichen ML-Projekte nicht mehr zur Verfügung stehen. 

Für die Teams ist es oft ein Balanceakt Kosten und Leistung für die On-prem ML-Infrastruktur in einem ausgeglichenen Verhältnis zu halten.

Unsere Consulting Services

  • Wir begleiten Sie gerne in allen Phasen Ihrer Cloud- Journey – auf Basis von AWS Best Practices und bewährten ML-Tools wie Amazon SageMaker
  • Essenziell für den Erfolg der ML-Modernization sind ein strukturiertes Vorgehen und eine klare AWS-Cloud-Strategie
  • Und um die ML-Modernization zu beschleunigen, sollten sich Unternehmen lieber gleich auf erfahrene Profis wie AWS und tecRacer verlassen

AWS und tecRacer – Unsere Lösung für Sie

Um die genannten Herausforderungen zu meistern, können Data-Science-Teams ML in der AWS-Cloud standardisieren und somit gleichzeitig auch ML-Best-Practices im gesamten Unternehmen einführen.

ML-Modernisierung mit Amazon SageMaker hilft Data-Science-Teams, ihre selbstverwalteten On-prem ML-Infrastrukturen in die AWS-Cloud zu verlagern.

Amazon SageMaker bietet ein umfassendes und tiefgehendes Spektrum an Funktionen über den gesamten ML-Lebenszyklus (Prepare | Build | Train & Tune | Deploy | Manage). Und das mit einer vollständig von AWS verwalteter Infrastruktur und nahtlos integrierter Services, so dass sich Data-Science-Teams zu 100% auf ihre Projektarbeit konzentrieren können.

Ihre Vorteile durch unsere Lösung

Preiswert

Hohe Verfügbarkeit bei geringeren Kosten (Pay-per-use – keine Lizenzkosten)

Skalierbar

Amazon SageMaker ermöglicht den Zugriff, die Kennzeichnung und die Verarbeitung auch von sehr großen Datenmengen, egal ob strukturiert (wie z.B. Tabellendaten), oder unstrukturiert (z.B. Fotos, Video und Audio) für ML-Use Cases.

Innovation

Integrierte ML-Services für Data Scientists und No-Code-Schnittstellen für Business-Analysten ermöglichen innovative ML-Projekte bereichsübergreifend umzusetzen.

FOKUSSIERUNG AUF DIE KERNKOMPETENZEN

Data-Science-Teams können sich voll auf die Entwicklung von Use Cases und ML-Projekte konzentrieren, anstatt auf die Verwaltung der ML-Infrastruktur.

HOHER GRAD AN AUTOMATISIERUNG

Automatisierung und Standardisierung von MLOps-Best Practices zur Erstellung, Schulung, Bereitstellung und Verwaltung von ML-Modellen.

Sicher

Effiziente Datensicherung und Speicherung in der AWS Cloud.

AWS und tecRacer investieren gemeinsam in Ihren individuellen Proof of Concept (POC). Erfahren Sie mehr in unserem Packaged Offer „ML Modernization with Amazon SageMaker„

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