Herausforderung
Eine der weltweit größten Plattformen für Shopping-Engagement stand vor der Herausforderung, seine wachsenden Machine Learning (ML)-Initiativen zu verwalten. Da mehrere ML-Projekte gleichzeitig liefen, verließen sich die Datenwissenschaftler auf lokal installierte MLOps-Tools für die Nachverfolgung von Experimenten, die Modellregistrierung und die Versionierung von Assets. Dieser dezentralisierte Ansatz erschwerte die Zusammenarbeit, da die Ergebnisse von Experimenten und Assets (Modelle und Datensätze) nicht ohne weiteres teamübergreifend genutzt werden konnten.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ging der Kunde eine Partnerschaft mit Intertec ein, um eine zentralisierte MLOps-Plattform aufzubauen. Die Lösung integriert Backend- und Artefaktspeicher und gewährleistet eine nahtlose Datenverfolgung, gemeinsame Nutzung von Assets und effizientes Workflow-Management. Durch die Nutzung von AWS-Cloud-Services ermöglicht die neue Plattform Skalierbarkeit, Automatisierung und sichere Zusammenarbeit und verbessert so die gesamte ML-Produktivität.
