MLOps simplified.
Integrierte KI-Plattform mit allen Funktionen, die Sie benötigen.
EINFACH
PRAKTISCH
Integrierte Plattform für end-2-end ML- und KI-Systeme, nicht nur Modelle und Chatbots
SOFORT
LIVE
Modelle, Skripte, Notebooks + Pipelines in einem Schritt bereit-stellen, passt zu Ihrem DevOps und CICD
PASSEND AUF
IHREN BEDARF
Einsatzbereite, konsistente Python-Runtimes für alle Projekte. Angepasst an Ihre Anforderungen
ALLES UNTER
KONTROLLE
Basierend auf Python, funktioniert überall. Bereitstellung auf Ihrem Laptop, Ihrer lokalen VM, in Kubernetes oder in Ihrer privaten Cloud
Data Products for analytics teams on a mission
Wie es funktioniert
Python, REST-APIs und Befehlszeile (CLI) für eine effiziente und schnelle Wertschöpfung
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Speichern und Zugreifen auf beliebige Datenquellen und DBMS
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Trainieren und versionieren Sie Modelle automatisch, lokal und im Cluster
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Stellen Sie Modelle sofort über vorgefertigte REST-APIs bereit
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Verfolgen Sie Live Modellmetriken, in Training und Produktion
.png)
Integrierte Plattform - ohne die übliche Komplexität
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Einstufige Dev-to-Prod-Promotion von Modellen, Datensätzen und Apps
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Automatisiertes Notebook-Scheduling und Pipeline-Ausführung im Hintergrund
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Einfache Namensräume zur Trennung von Projekten, Umgebungen und Gruppen
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Nahtlose Cloud-Integration und On-Premise-Bereitstellung
Lösungen – nicht Technologie
MLOps wie es sein sollte: Einfacher Start, schnelle Skalierung
omega-ml ist die Code-First MLOps-Plattform, die es selbst einzelnen Data Scientists und kleinen Teams ermöglicht, KI-Lösungen produktiv und sicher zu betreiben. Dank der integrierten MLOps-Funktionen eliminiert omega-ml den sonst typischen Platform Engineering-Aufwand.
Warum "MLOps einfach" wichtig ist
Die meisten Data-Science-Teams sind klein und bestehen im Durchschnitt aus 1 bis 5 Personen - ohne einfachen und schnellen Zugriff auf Engineering-Kapazitäten. omega-ml ist eine vollständig integrierte Plattform und kann vom ersten Tag an Pipelines, Modelle und Lösungen in Produktionsqualität liefern.
Eine Plattform, viele Anwendungsfälle
omega-ml wurde ursprünglich für den internen Gebrauch entwickelt und 2018 als Open Source veröffentlicht. Es wurde vielfach zur Beschleunigung von KI-Projekten aller Art und Grössenordnung sowie branchenübergreifend eingesetzt. Erfolgreiche Anwendungsfälle umfassen Start-ups in den Bereichen Logistik, Finanzen und Marketing, Beratungsaufträge in Europa und den USA sowie die Unterstützung von Analyseteams in Schweizer Versicherungs- und Bankensektoren.
KI Systeme mit echtem Mehrwert - ohne technische Komplexität
Als Data Scientist beschäftigen Sie sich bereits mit einer Vielzahl von Methoden, Tools und Metriken. Ihr Hauptaugenmerk sollte auf der Lösung geschäftlicher Probleme liegen, nicht auf der Verwaltung eines komplexen Technologie-Stacks. omega-ml macht komplexes Machine Learning Engineering überflüssig und bietet eine integrierte Plattform, sodass alle MLOps-Funktionen und -Integrationen sofort einsatzbereit sind.
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One-Stop-Plattform für schnelle Wertschöpfung
omega-ml im Wissen entwickelt, dass die ultimative Lösung eines Data-Science-Teams nicht nur ein Modell, sondern ein komplettes KI-System ist. Einschließlich standardmässiger und benutzerdefinierter APIs, Experimentverfolgung, Produktionsüberwachung, Notebooks, Dashboards und interaktiver Apps.
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Sofortige Produktionsbereitstellung in einem einzigen Schritt
omega-ml eliminiert die typischen Herausforderungen bei der Bereitstellung von Machine-Learning-Pipelines, indem es Modelle als Daten und nicht als Code behandelt. Modelle werden automatisch versioniert und in Sekundenschnelle bereitgestellt. Selbst das erneute Training in der Produktion ist ein Kinderspiel. Dank intelligenter Entwicklung ist kein komplexes CI/CD erforderlich.
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Code-First, konsistente Umgebungen und offene Architektur
omega-ml unterstützt alle gängigen Data-Science-Tools und Frameworks, sodass Ihr Team die vorhandene Codebasis unverändert nutzen kann. Sichern Sie die Konsistenz Ihrer Workflows durch vorgefertigte, sofort einsatzbereite Laufzeiten. Dank eines erweiterbaren Metadaten- und Plugin-Systems ist die Integration in jedes DBMS oder andere Drittanbietersysteme möglich.
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Skalierbar vom Laptop bis zur Cloud, ermöglicht durch Open Source
omega-ml nutzt weit verbreitete Open-Source-Technologien (Python, RabbitMQ, MongoDB) und lässt sich problemlos in Cloud-, On-Premises-, Hybrid- und Edge-Umgebungen implementieren. omega-ml ist für Kubernetes-, Docker- und IaaS-Bereitstellungen verfügbar und wird Ihre Plattform- und DevOps-Teams begeistern.
Success Stories
„Das klassiche DevOps ist für MLOps nicht anwendbar. omega-ml hat die Effizienz von Projekten bei Startups, Beratungsunternehmen, Banken und Versicherungsunternehmen gleichermassen gesteigert.“
Gründer von omega-ml und
Lead MLOps
Patrick Senti, Schweiz
„Wir verlassen uns bei der Bereitstellung unserer Lösung auf omega-ml. Dank omega-ml können wir uns auf unser Kerngeschäft konzentrieren – wir sind einfach effizienter und effektiver!“
Gründer und CEO bei Syntheticus
Aldo Lamberti, Schweiz
„Wir nutzen omega-ml, um unsere wissenschaftlichen Ideen problemlos umzu- setzen. omega-ml hat uns einen grossen Teil des Entwicklungsaufwands erspart, sodass wir unsere Kunden zuverlässig bedienen können.“
Leiter Geschäftsentwicklung,
ein wissenschaftliches Startup, Schweiz
MLOps-Funktionen, die Ihr Team ❤️
MLOps vereinfacht bedeutet, dass alle Funktionen, die Sie von einer MLOps-Plattform erwarten, sofort einsatzbereit sind. Omega-ML ermöglicht Ihrem Team die Entwicklung, Einführung und den Betrieb produktiver KI-Systeme vom ersten Tag an. Es bietet eine zentrale und benutzerfreundliche Python-API, eine Kommandozeilenschnittstelle und eine konfigurierbare REST-API. Unsere Minibatch-Streaming-Komponente ermöglicht asynchrone Anwendungsfälle ohne zusätzliche Infrastruktur und reduziert so die Lernkurve Ihres Teams und die Komplexität der Lösung. Das 📜- Symbol führt zur Dokumentation der jeweiligen Funktion.
Data
Access
Greifen Sie auf beliebige Daten aus SQL-DBMS, APIs von Drittanbietern, S3/Minio, SFTP, HTTP Kafka und jeder benutzerdefinierten Datenquelle mithilfe von Plugins zu und verarbeiten Sie diese. Streaming inklusive. 📜
Model
Training
Trainieren Sie Modelle lokal und in der Cloud mit demselben Code. Schreiben Sie Ihre Trainingspipeline wie gewohnt und verfolgen Sie Metriken in praktischen Experimenten. 📜
Experiment Tracking
Starten Sie neue Experimente mit nur einer einzigen Codezeile und verfolgen Sie alle Metriken, Artefakte, Eingaben und benutzerdefinierten Daten. Greifen Sie auf Metriken als praktische DataFrames zu. 📜
Model
Repository
& Versioning
Jedes gespeicherte Modell ist im integrierten Repository verfügbar. Modelle werden automatisch versioniert. Jede Version kann mit einem Tag (z. B. „Produktion“) versehen werden. 📜
Model
Serving
Stellen Sie Modelle sofort über standardmässige und benutzerdefinierte REST-APIs bereit. Die Bereitstellung eines Modells ist so einfach wie das Speichern des Modells. Nach dem Speichern ist das Modell über die REST-API verfügbar. 📜
Live
Model
Tracking
Verfolgen Sie alle Modellvorhersagen automatisch und bewerten Sie die Modell- und Datenqualität im Zeitverlauf. Live-Tracking bedeutet, Daten- und Modelldrift automatisch und frühzeitig zu erkennen.
Apps
Stellen Sie Ihre eigenen Apps wie Dashboards und vollwertige KI-Systeme bereit, indem Sie einfach den Code der App speichern oder auf ein Git-Repository verweisen. Kommerzielle Edition 📜
Collaboration
Arbeiten Sie einfach mit Ihrem Team zusammen, indem Sie eine gemeinsame Konfiguration verwenden. Sicherheit ist integriert und unterstützt SSO. Kommerzielle Edition 📜
Platform
Integration
Als vollwertige Plattform passt die kommerzielle Edition von omega-ml exakt zu Ihrer DevOps-Plattform, während sich Ihre Data-Science-Teams auf die Bereitstellung von Geschäftswert und nicht auf Technologie konzentrieren. 📜
Jedes Framework, jede Plattform
MLOps vereinfacht bedeutet, dass Sie weiterhin dieselben ML-Frameworks und Datenbanken verwenden können, die Sie bereits nutzen und schätzen. omegea-ml steht Ihnen nicht im Weg und vereinfacht die Bereitstellung und den Betrieb. Die folgenden Frameworks und Plattformen werden standardmäßig unterstützt. Jedes Framework kann über Plugins unterstützt werden. Weitere Plugins sind auf Anfrage erhältlich.
Plugins für generative KI
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OpenAI - jeder OpenAI-kompatible Endpunkt (Vervollständigungen und Einbettungen)
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vLLM - Sprachmodelle können lokal eingesetzt werden
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LocalAI - Sprachmodelle können lokal eingesetzt werden
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Huggingface - Sprachmodelle von hugging face können verpackt und eingesetzt werden
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Gensim, Spacy - klassische NLP-Pipelines können verpackt und eingesetzt werden
Plugins für ML-Frameworks
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Scikit-Learn - alle scikit-learn-Modelle und -Pipelines
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XGBoost - alle scikit-learn-kompatiblen Modelle
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MLFlow - alle MLFlow-kompatiblen Frameworks (Python)
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PyTorch - alle benutzerdefinierten PyTorch-Modelle können bereitgestellt werden
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Tensorflow - alle Keras Modelle können als SavedModel bereitgestellt werden
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R - alle mit reticulate kompatiblen R-Skripte, Modelle und Dataframes
Plugins für Datenbanken
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SQLAlchemy - jedes DBMS, das mit SQL Alchemy kompatibel ist, z.B. SQL Server, Oracle DB, PostgreSQL + pgvector, MySQL
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Snowflake - Zugang zum Abrufen und Speichern von Daten mit SQL
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NoSQL-Dokumenten- und BLOB-Speicher (mit MongoDB)
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S3/Minio - Abrufen und Speichern von Dateien
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HTTP und REST APIs - Abrufen und Speichern beliebiger Daten
Plugins für Bereitstellung und Cloud
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Docker - die Community-Edition läuft auf Docker
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Kubernetes - alle kommerziellen Editionen laufen auf K8s
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Exoscale - unsere bevorzugte Plattform für europäische Bereitstellungen
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Azure - kommerzielle Bereitstellungen für Azure-Kunden
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AWS - kommerzielle Bereitstellungen für AWS-Kunden
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K3s - Kubernetes-Edition für Edge-Bereitstellungen
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Linux - beliebige Client- und Worker-Runtime-Bereitstellung
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Windows - Clients (volle Unterstützung), Worker-Runtime (eingeschränkt)
Warum omega-ml Omml
01.
Flexibel
Nutzen Sie Python-Machine-Learning-Modelle und -Pipelines in jeder Anwendung – direkt über unsere benutzerfreundliche REST-API. Fügen Sie einfach benutzerdefinierte Endpunkte mit automatisierter Datenvalidierung hinzu und sind Sie mit Swagger/OpenAPI kompatibel.
02.
Schnell
Arbeiten Sie gemeinsam an Data-Science-Projekten und nutzen Sie dabei die Tools, die Sie bereits kennen und schätzen (z. B. Python, Scikit-Learn, Jupyter Notebook). Sofortige Bereitstellung mit nur einer Codezeile.
03.
Skalierbar
Skalieren Sie das Training und die Vorhersage von Modellen von jedem Client aus und nutzen Sie dabei die Leistung des integrierten Computerclusters.
04.
Kostengünstig
Eine einzige, integrierte Lösung, die alle Ihre MLOps-Anforderungen abdeckt. Einfach zu bedienen für Data Scientists, kinderleicht zu implementieren für Plattformingenieure und DevOps-Spezialisten.
05.
Keine Abhängigkeiten, vollständige Kontrolle
Unser vollständig Open-Source-Kern und die Unterstützung für Linux, Docker und Kubernetes Cloud ermöglichen die Bereitstellung überall: Laptop, Cloud, vor Ort, Hybrid-Cloud oder Edge.
06.
Sicher & Unabhängig
Ob in Ihrer privaten Cloud oder vor Ort – omega-ml erfüllt alle Ihre Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen. Die kommerzielle Version bietet SSO, einen integrierten Geheimhaltungsspeicher und Auditing, um Ihre Daten sicher und unter Kontrolle zu halten.