\nDie KI von Appvizer führt Sie bei der Nutzung oder Auswahl von SaaS-Software in Unternehmen.","FR":"France (Français)","COM":"United States (English)","UK":"United Kingdom (English)","ES":"España (Español)","DE":"Deutschland (Deutsch)","IT":"Italia (Italiano)","BR":"Brasil (Português)","NAVIGATION.ACTIVITY_AREA":"Tätigkeitsbereich","NAVIGATION.ALL_ARTICLES_AND_SOFTWARES":"Alle Software und Artikel","NAVIGATION.NO_ARTICLE_TO_DISPLAY":"Kein Artikel vorhanden","NAVIGATION.SEE_ALL_ARTICLES":"Alle Artikel ansehen","NAVIGATION.NO_SOFTWARE_TO_DISPLAY":"Keine Software vorhanden","NAVIGATION.SEE_ALL_SOFTWARES":"Alle Software ansehen","NAVIGATION.BACK":"Zurück","BREADCRUMB.BASE_URL":"Home","CATEGORY.SIBLING_CATEGORIES":"{name}: Weitere Kategorien zum Entdecken","CATEGORY.SOFTWARE_GUIDE":"{name}: Unsere Software-Anleitungen","CATEGORY.SOFTWARE_PRESENTATION.TITLE":"{name}: Aktuelle Software","CATEGORY.LATEST_ARTICLES":"Neueste Artikel","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE":"{name}: Beliebte Kategorien","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE_MOBILE":"Eine Kategorie wählen","CATEGORY.SELECTION_CATEGORIES.TITLE_DESKTOP":"Andere Kategorien","CATEGORY.TOPIC.HOW_TO":"{name}: Wie verwaltet man von A bis Z?","CATEGORY.TOPIC.DEFINITION":"{name}: Die Grundlagen verstehen","CATEGORY.TOPIC.SOFTWARE":"{name}: Die richtige Software finden","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE":"{name}: Beliebte Kategorien","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE_MOBILE":"Eine Kategorie wählen","CATEGORY.SELECT_CHILD.TITLE_DESKTOP":"Andere Kategorien","CATEGORY.POPULAR_SOFTWARE_CATEGORY.TITLE":"{name}: Beliebte Software-Verzeichnisse","CATEGORY.POPULAR_SOFTWARE_CATEGORY.DROPDOWN_LABEL":"Andere Kategorien","CATEGORY.LOAD_MORE":"Weitere Artikel laden","CATEGORY.META.TITLE":"{name}: Aktuelles, News, Artikel, Software & Ressourcen","CATEGORY.META.DESCRIPTION":"Alle News, Software-Tests, Ratgeber & Leitfäden in {name} mit Appvizer","CATEGORY.LOADING":"Loading...","CATEGORY.SEE_ALL_SOFTWARE":"Alle Software anzeigen","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.TITLE":"{name} : Verwandte Kategorien","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.SEE_MORE":"Alles anzeigen","CATEGORY.ASSOCIATE_SOFTWARE_CATEGORY.SEE_LESS":"Weniger anzeigen","META.TITLE":"Software-Vergleichstool für Unternehmen, kostenloser Vergleich | Appvizer","META.DESCRIPTION":"Appvizer, das Medium zur Digitalisierung des Unternehmens. 10.000 Software + 2.000 Trends und Tipps für mehr Performance bei der Arbeit","TRANSPARENCY.LABEL":"Mehr erfahren","TRANSPARENCY.TEXT":"Transparenz ist ein zentraler Wert für Appvizer. 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Flyte ist eine Open-Source-Orchestrierungsplattform zur Entwicklung und Verwaltung von skalierbaren Machine-Learning-, Daten- und Analyse-Workflows. Die Lösung richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieure und Analytics-Teams und legt besonderen Wert auf Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und Skalierbarkeit. Dank Kubernetes-nativer Architektur und Python-SDK ermöglicht Flyte eine einfache Definition, Ausführung und Überwachung komplexer Pipelines – vom Prototyp bis zur produktiven Nutzung.
Was sind die Hauptfunktionen von Flyte?
Deklarative Workflow-Definition mit starkem Typing
Workflows werden als gerichtete azyklische Graphen (DAGs) definiert, wobei Python-Funktionen durch Dekoratoren ergänzt werden, um Ein- und Ausgaben sowie Ressourcen zu spezifizieren.
Starkes Typing: Validiert Ein- und Ausgabedaten bereits zur Entwicklungszeit.
Modularität: Wiederverwendbare Tasks und Subworkflows fördern strukturiertes Arbeiten.
Versionierung: Automatisches Tracking von Task- und Workflow-Versionen.
Skalierbare und fehlertolerante Ausführung
Flyte nutzt Kubernetes zur Ausführung von Tasks in isolierten Containern und bietet dynamische Skalierung sowie Wiederherstellungsmechanismen.
Parallele Ausführung: Mehrere Tasks können gleichzeitig laufen.
Dynamisches Scaling: Ressourcen passen sich automatisch dem Bedarf an.
Fehlertoleranz: Checkpoints und automatische Wiederholungen sorgen für Robustheit.
Datenfluss-Verfolgung und Caching
Flyte bietet detailliertes Tracking des Datenflusses und ermöglicht das Zwischenspeichern von Ergebnissen zur Optimierung der Ausführung.
Datenherkunft (Data Lineage): Lückenlose Nachverfolgung von Datenabhängigkeiten.
Intelligentes Caching: Vermeidung unnötiger Neuberechnungen bei wiederholten Ausführungen.
Integration mit ML- und Daten-Ökosystemen
Flyte unterstützt viele gängige Frameworks und Tools für Machine Learning und Datenverarbeitung.
Eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen, die Modelltraining, Deployment und Monitoring automatisiert.
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AWS Sagemaker bietet eine vollständige Suite von Funktionen für maschinelles Lernen. Dazu gehören die Automatisierung von Modelltraining, die Bereitstellung in der Cloud und kontinuierliches Monitoring der Modelle. Benutzer profitieren von integrierten Algorithmen und benutzerfreundlichen Tools, um Daten vorzubereiten, Modelle zu erstellen und diese effizient zu verwalten. Die Unterstützung für verschiedene Frameworks erleichtert außerdem den Einstieg in TensorFlow, PyTorch und andere gängige ML-Umgebungen.
Eine Plattform zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen, die skalierbare Infrastruktur, Automatisierung und nahtlose Integration bietet.
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Google Cloud Vertex AI ist eine umfassende MLOps-Lösung, die es Nutzern ermöglicht, den Lebenszyklus von maschinellem Lernen effizient zu verwalten. Die Software bietet skalierbare Infrastruktur für das Training und die Bereitstellung von Modellen sowie Automatisierungstools, um Prozesse zu optimieren. Sie integriert sich nahtlos in bestehende Google Cloud-Dienste und fördert die Zusammenarbeit durch Benutzerfreundlichkeit, wobei auch Modelle in verschiedenen Umgebungen ausprobiert werden können.
Eine Plattform zur Datenanalyse und KI-Entwicklung, die leistungsstarke Notebooks, ein skalierbares Data Lakehouse und integrierte MLOps-Funktionen bietet.
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Databricks kombiniert die Leistungsfähigkeit von Data Lakes und Data Warehouses in einem einheitlichen Lakehouse. Diese Lösung ermöglicht es Teams, gemeinsam an Datenprojekten zu arbeiten, mit interaktiven Notebooks in Python, R und Scala. Durch die nahtlose Integration von MLOps-Funktionen beschleunigt sie den gesamten Lifecycle von Machine Learning-Projekten, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung. Benutzer profitieren von einem benutzerfreundlichen Interface, automatisierter Skalierung und fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen.