Vergleichen Sie mehr als 45 MLOps-Tools im Jahr in 2026
Machine Learning Operations (MLOps) integriert DevOps-Prinzipien in das maschinelle Lernen – von der Modellbereitstellung bis zur Wartung – und automatisiert so die Übergänge zwischen Trainings- und Bereitstellungspipelines.
Entdecken Sie über 45 MLOps-Tools für verschiedene Komponenten des ML-Lebenszyklus, wie zum Beispiel:
- Datenverwaltungstools
- Operationalisierungswerkzeuge
- Modellierungswerkzeuge
- End-to-End-MLOps-Plattformen .
Welche Arten von MLOps-Lösungsanbietern gibt es?
Open-Source-MLOps
63 % der Organisationen aus verschiedenen Sektoren und 72 % im Technologiesektor gaben an, Open-Source-KI-Tools zu verwenden. 1 Mehr als drei Viertel der Befragten (76%) gaben an, dass sie erwarten, im kommenden Jahr verstärkt Open-Source-KI einzusetzen. 2 Allein auf GitHub gibt es 180 Millionen Entwickler und 3 Millionen Organisationen, die zu 200 Millionen Projekten beitragen. 3
Daher überrascht es nicht, dass es im Bereich KI und ML hochentwickelte Open-Source-Toolkits gibt. Open-Source-Tools konzentrieren sich auf spezifische Aufgaben innerhalb von MLOps, anstatt ein durchgängiges Management des Machine-Learning-Lebenszyklus zu bieten. Diese Tools und Plattformen benötigen typischerweise eine Entwicklungsumgebung in Python und R.
Startups, die MLOps anbieten
Ähnlich wie Open-Source-Tools bieten die meisten Startups im Bereich MLOps Werkzeuge für spezifische Aufgaben innerhalb von MLOps an. Im Gegensatz zu Open-Source-Lösungen richten sich Startups jedoch eher an Anwender ohne technische Vorkenntnisse.
Technologiegiganten, die MLOps liefern
Es gibt Open-Source-Tools von Technologiekonzernen, die spezifische Anwendungsfälle in MLOps-Praktiken abdecken. Der Markt für umfassende MLOps-Lösungen (oder MLOps-Plattformen) wird jedoch von Technologiekonzernen wie beispielsweise Alibaba dominiert.
Vergleichende Analyse: Wichtigste Funktionen der MLOps-Plattform
Welche verschiedenen Arten von MLOps-Tools gibt es?
MLOps-Tools lassen sich typischerweise in drei Kategorien einteilen:
- Datenverwaltung
- Modellieren
- Operationalisierung
Es gibt auch Tools, die als „MLOps-Plattformen“ betrachtet werden können und ein durchgängiges Management des Machine-Learning-Lebenszyklus ermöglichen.
Wir werden nacheinander Werkzeuge für einzelne Aufgaben innerhalb der Hauptbereiche und MLOps-Plattformen untersuchen.
Wichtige Datenmanagementlösungen
Die besten Tools zur Datenkennzeichnung
Datenkennzeichnungswerkzeuge (auch Datenannotations- , Tagging- oder Klassifizierungswerkzeuge genannt) dienen dazu, große Datenmengen wie Texte, Bilder oder Audiodateien zu kennzeichnen. Die gekennzeichneten Daten werden anschließend verwendet, um überwachte Algorithmen des maschinellen Lernens zu trainieren und so Vorhersagen über neue, ungekennzeichnete Daten zu treffen. Beispiele für Datenkennzeichnungswerkzeuge sind:
Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel zur Auswahl eines Anbieters für Datenkennzeichnung . Vergessen Sie auch nicht, unsere Liste der Datenannotationsdienste zu prüfen .
Top-Datenversionierung
Tools zur Datenversionierung (auch Datenversionskontrolle genannt) ermöglichen die Verwaltung verschiedener Versionen von Datensätzen und deren Speicherung in einer zugänglichen und übersichtlichen Form. Dadurch erhalten Data-Science-Teams Einblicke, beispielsweise wie sich Datenänderungen auf die Modellleistung auswirken und wie sich Datensätze weiterentwickeln.
Einige gängige Tools zur Datenversionierung sind:
Modellierungslösungen
Die besten Tools für Feature-Engineering
Werkzeuge zur Merkmalsentwicklung automatisieren die Extraktion nützlicher Merkmale aus Rohdatensätzen, um bessere Trainingsdaten für Modelle des maschinellen Lernens zu erstellen. Diese Werkzeuge können die Merkmalsentwicklung für gängige Anwendungen und allgemeine Problemstellungen beschleunigen. Es kann jedoch notwendig sein, die maschinell generierten Ergebnisse der Merkmalsentwicklung mithilfe von Domänenwissen zu verbessern. Zu den Werkzeugen der Merkmalsentwicklung gehören beispielsweise:
Die besten Tools zur Experimentverfolgung
Die Entwicklung von Projekten im Bereich maschinelles Lernen umfasst die Durchführung mehrerer Experimente mit unterschiedlichen Modellen, Modellparametern oder Trainingsdaten. Tools zur Experimentverfolgung speichern alle notwendigen Informationen über die verschiedenen Experimente während des Modelltrainings. Dies ermöglicht die Nachverfolgung der Versionen von Experimentkomponenten und der Ergebnisse sowie den Vergleich verschiedener Experimente. Beispiele für Tools zur Experimentverfolgung sind:
Die besten Hyperparameter-Optimierungswerkzeuge
Hyperparameter sind die Parameter von Modellen des maschinellen Lernens, wie beispielsweise die Größe eines neuronalen Netzes oder die Art der Regularisierung. Modellentwickler können diese Parameter anpassen, um unterschiedliche Ergebnisse zu erzielen. Tools zur Hyperparameteroptimierung automatisieren die Suche und Auswahl von Hyperparametern, die die optimale Leistung von Modellen des maschinellen Lernens gewährleisten. Zu den gängigen Tools zur Hyperparameteroptimierung gehören:
Top-Modell-Versionierungstools
Tools zur Modellversionierung unterstützen Data Scientists bei der Verwaltung verschiedener Versionen von ML-Modellen. Informationen wie Modellkonfiguration, Herkunftsdaten, Hyperparameter, Validierungsverlustwerte und weitere Metadaten werden in einem leicht zugänglichen Modellregister gespeichert. Dieser Metadatenspeicher hilft Data Scientists, die Konfiguration, mit der sie ein bestimmtes Modell erstellt haben, schnell zu identifizieren und so die versehentliche Verwendung eines falschen oder veralteten Modells zu vermeiden.
Versionierungssysteme für Modelle verfügen über Mechanismen zur Erfassung von Modellausgaben während des Trainings und liefern so eine Momentaufnahme der Leistungsfähigkeit eines Modells in jeder Iteration. Die Versionierung fördert die Reproduzierbarkeit und gewährleistet, dass veröffentlichte Ergebnisse in zukünftigen Iterationen oder Untersuchungen überprüft werden können.
Einige Tools, die die Modellversionierung ermöglichen, sind:
Operationalisierungslösungen
Bereitstellungs-/Serving-Tools für Top-Modelle
Tools zur Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens erleichtern die Integration von ML-Modellen in eine Produktionsumgebung, um Vorhersagen zu treffen. Einige Tools in dieser Kategorie sind:
Topmodellüberwachung
Die Überwachung von Machine-Learning-Modellen ist entscheidend für den Erfolg von ML-Projekten, da sich die Modellleistung im Laufe der Zeit aufgrund von Änderungen der Eingangsdaten verschlechtern kann. Überwachungstools erkennen Daten- und Modellabweichungen sowie andere Anomalien in Echtzeit und lösen auf Basis von Leistungskennzahlen Warnmeldungen aus. Dies ermöglicht es Data Scientists und ML-Ingenieuren, Maßnahmen wie das erneute Training des Modells zu ergreifen, um dessen Effektivität aufrechtzuerhalten.
Zu den Werkzeugen zur Modellüberwachung gehören:
In die engere Wahl gekommene MLOps-Plattformen
Wie bereits erwähnt, gibt es auch Tools, die den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens abdecken. Diese Plattformen werden häufig von Startups oder Technologiekonzernen angeboten, es gibt aber auch Open-Source-Plattformen. Zu den gängigen MLOps-Plattformen gehören:
Entdecken Sie führende MLOps-Plattformen in unserer sorgfältig zusammengestellten, datengestützten Auswahl, um die beste Lösung für Ihre ML-Anforderungen zu finden.
Weitere Kategorien im Zusammenhang mit MLOps
MLOps-Assistentenwerkzeuge
Diese Tools dienen der Unterstützung von MLOps- und LLMOps-Entwicklern bei spezifischen Aspekten der MLOps- und LLMOps-Bereitstellung. Zu diesen Tools gehören:
- Feature- Stores dienen als zentrale Plattform zum Speichern, Verwalten und Bereitstellen von ML-Features. Sie erleichtern das Auffinden und Teilen von Feature-Werten und unterstützen sowohl das Modelltraining als auch die Bereitstellung. Zu den wichtigsten Funktionen gehören die Möglichkeit, Feature-Engineering-Pipelines zu erstellen, die effiziente Feature-Bereitstellung, Skalierbarkeit, Versionierung, Validierung, Metadatenverwaltung und die Integration in ML-Workflows zur Gewährleistung der Reproduzierbarkeit.
- Integrationsframeworks: Diese Frameworks unterstützen die Entwicklung von LLM-Anwendungen wie Dokumentenanalysatoren, Codeanalysatoren, Chatbots usw.
- Vektordatenbanken (VD): Vektordatenbanken speichern komplexe, mehrdimensionale Daten wie Patientendatensätze, die Symptome, Laborergebnisse und Verhaltensmuster kombinieren. VDs können unstrukturierte Daten (wie Bilder, Videos, Texte und Audiodateien) anhand ihres Inhalts anstatt anhand von Labels oder Tags durchsuchen und abrufen. VDs können die Modellversionierung und -verwaltung in MLOps und LLMOps unterstützen.
LLMOps
Large Language Models Operations ist eine spezialisierte Teilmenge der Machine-Learning-Operationen (MLOps), die auf die effiziente Entwicklung und den Einsatz von Large Language Models (LLMs) zugeschnitten ist.
LLMOps stellt durch die Bereitstellung von Infrastruktur und Werkzeugen sicher, dass die Modellqualität hoch bleibt und die Datenqualität während der gesamten Datenwissenschaftsprojekte aufrechterhalten wird.
LLMOps umfasst Plattformen und Tools für das Management von LLMs – von der Feinabstimmung und Evaluierung bis hin zu Bereitstellung und Überwachung. Weitere Informationen zu anderen LLMOps-Tools finden Sie in unserem datenbasierten Marktführer.
KI-Governance
Die Governance von KI legt die Rahmenbedingungen und Richtlinien fest, die die Entwicklung, den Einsatz und die Regulierung von KI-Technologien prägen. Hauptziel ist die Förderung ethischer KI-Praktiken und gesellschaftlichen Nutzens bei gleichzeitiger Reduzierung von Risiken wie Verzerrungen und unbeabsichtigten Folgen.
Die Steuerung von KI ist ein entscheidender Aspekt von ML-Projekten. Deshalb bieten umfassende MLOPs-Plattformen Funktionen zur KI-Steuerung. Entdecken Sie weitere Tools zur KI-Steuerung in unserem ausführlichen Marktleitfaden.
FAQs
MLOps wendet wiederholbare Verfahren an, um die Entwicklung, den Einsatz und die Überwachung von ML effizienter und zuverlässiger zu gestalten.
Sollten Sie noch Fragen zu MLOps-Tools und -Anbietern oder künstlicher Intelligenz im Allgemeinen haben, helfen wir Ihnen gerne weiter:
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