5 Das Schwierigste beim Aufbau von KI ist nicht der Entwurf des Modells – sondern das Zusammenfügen der Dutzenden Tools, die es versorgen und betreiben. Diese Herausforderung, bekannt als Toolchain-Fragmentierung, reicht von Pipelines zur Datenaufnahme über das Modelltraining und Fine-Tuning bis zur Inferenz. Unternehmen setzen am Ende oft ein Flickwerk aus Tools zusammen, die nicht gut zusammenspielen. Das Ergebnis: zusätzliche Komplexität und Verzögerungen von 40–60 %– eine kostspielige Verlangsamung in einem Markt, in dem Geschwindigkeit alles ist. Wenn Sie Kunde von Scality RING XP sind – oder es werden wollen –, hilft Ihnen unser Zertifizierungsprogramm (auf Englisch), diese Komplexität zu durchbrechen. Mehr als 20 Tools wurden bereits für den reibungslosen Einsatz mit Scality in den Bereichen Datenaufnahme, Orchestrierung, Datenmanagement, Modellentwicklung und Bereitstellung validiert. So verbringen Sie weniger Zeit mit der Fehlersuche bei der Interoperabilität und mehr Zeit damit, KI-Ergebnisse zu erzielen – gestützt auf eine Datenplattform für Hochleistungs-KI, Cyberresilienz und mehrdimensionale Skalierung (auf Englisch). Hier ein genauerer Blick auf das von Scality zertifizierte Ökosystem, Phase für Phase entlang der KI-Pipeline. Phase 1: Datenerfassung KI beginnt mit Daten, die aus unterschiedlichsten Systemen, Datenströmen und Quellen erfasst werden. Zertifizierte Tools automatisieren und skalieren diesen entscheidenden ersten Schritt. Apache Airflow (auf Englisch): Orchestriert und plant komplexe Pipelines und macht Daten-Workflows wiederholbar und zuverlässig. Apache Flink (auf Englisch): Bietet Echtzeit-Stream-Processing für ereignisgesteuerte Daten und ermöglicht sofortige Erkenntnisse aus umfangreichen Datenströmen. Apache NiFi (auf Englisch): Automatisiert die Datenaufnahme und das Management von Datenflüssen mit starker Nachverfolgung der Datenherkunft und Überwachung über verschiedene Systeme hinweg. Delta Lake (auf Englisch): Ergänzt Data Lakes um transaktionale Zuverlässigkeit (ACID-Konformität) und sorgt so für eine konsistente Erfassung im großen Maßstab. DVC (Data Version Control) (auf Englisch): Integriert sich in Git, um Datensätze und Modelle für reproduzierbare KI-Experimente nachzuverfolgen. Kubeflow (auf Englisch): Bietet Kubernetes-native Orchestrierung für Daten- und ML-Pipelines und integriert sich eng in moderne KI-Stacks. LakeFS (auf Englisch): Versionierung im Git-Stil für riesige Datensätze ermöglicht es Teams, Daten wie Code zu verzweigen und zusammenzuführen. Pachyderm (auf Englisch): Sorgt für starke Nachverfolgung der Datenherkunft und Versionierung und macht jede Phase der Datenerfassung prüfbar und compliant. Phase 2: Datenfilterung Nach der Erfassung müssen Daten gefiltert, strukturiert und angereichert werden, damit sie für die Modellentwicklung nutzbar sind. Zertifizierte Filtertools beschleunigen diese entscheidende Phase. Apache Arrow (auf Englisch): Ein effizientes, spaltenbasiertes In-Memory-Format, das Filterung, Analysen und den systemübergreifenden Datenaustausch beschleunigt. Haystack (auf Englisch): Bietet Filterung und Retrieval für unstrukturierte Daten und treibt intelligente Suche und RAG-Pipelines an. LangChain (auf Englisch): Orchestriert Daten und Modelle für LLM-Workflows und verbindet Datenquellen mit KI-Anwendungen. Ray (auf Englisch): Eine verteilte Ausführungs-Engine für Datenfilterung, Vorverarbeitung und ML-Aufgaben im großen Maßstab. Snorkel (auf Englisch): Nutzt Weak Supervision, um Datensätze programmatisch zu labeln, und verringert den manuellen Labeling-Aufwand drastisch. Phase 3: Datenbereinigung Das Filtern hilft, Daten zu strukturieren, doch erst die Bereinigung sorgt für Verlässlichkeit. Diese Phase entfernt Duplikate, behebt Inkonsistenzen und garantiert Qualität im großen Maßstab. Mit zertifizierten Bereinigungstools können Unternehmen darauf vertrauen, dass die Trainingsdaten korrekt, vollständig und produktionsreif sind. Apache Arrow (auf Englisch): Bietet ein standardisiertes Speicherformat für den verlustfreien Austausch bereinigter Daten zwischen Tools. Apache Flink (auf Englisch): Bereinigt Streaming-Daten während der Übertragung mit Echtzeit-Transformationen und Deduplizierung. Apache Spark (auf Englisch): Ermöglicht umfangreiches ETL (auf Englisch) sowie verteiltes Data Wrangling für Batch- und Streaming-Workloads. Delta Lake (auf Englisch): Ergänzt Schema-Durchsetzung und Datenvalidierung, um Lakehouse-Datensätze konsistent zu halten. DVC (Data Version Control) (auf Englisch): Verfolgt bereinigte Datensätze mit reproduzierbarer Herkunft, um „Dirty Data Drift“ zu vermeiden. Pachyderm (auf Englisch): Automatisiert Bereinigungs-Workflows mit containerisierten Pipelines und stellt sicher, dass jede Transformation versioniert und prüfbar ist. Phase 4: Training Im Training nehmen Modelle Gestalt an und werden zum Herzstück der KI. Zertifizierte Frameworks unterstützen hier alles vom schnellen Prototyping bis zum Training auf Produktionsniveau. Apache Spark (auf Englisch) – Skaliert verteilte Datenverarbeitung und ML-Training. bodo.ai (auf Englisch) – Beschleunigt Python- und ML-Workloads mit Optimierungen auf Compiler-Ebene für extreme Leistung. JAX (auf Englisch) – Beschleunigt Hochleistungs-Machine-Learning mit automatischer Differenzierung. Kubeflow (auf Englisch) – Orchestriert durchgängige Trainingspipelines auf Kubernetes. Metaflow (auf Englisch) – Vereinfacht das Management von Trainings-Workflows, indem es Datenpipelines, Experimente und Versionierung orchestriert und so reproduzierbare und skalierbare Machine-Learning-Prozesse sicherstellt. MLFlow (auf Englisch) – Verwaltet Modelltraining, Tracking und Experimentmanagement und ermöglicht Reproduzierbarkeit und eine reibungslose Zusammenarbeit über Machine-Learning-Workflows hinweg. PyTorch (auf Englisch) – Ermöglicht dynamisches, entwicklerfreundliches Deep Learning. Ray (auf Englisch) – Eine verteilte Rechen-Engine, die Trainings-Workloads über GPUs und Cluster hinweg antreibt. TensorFlow (auf Englisch) – Bietet verteiltes Training auf Produktionsniveau. Phase 5: Fine-Tuning Fine-Tuning ist eine der wichtigsten Phasen der modernen KI-Entwicklung, in der vortrainierte Modelle an bestimmte Domänen, Aufgaben oder Unternehmensanforderungen angepasst werden. Zertifizierte Tools sorgen dafür, dass dieser Prozess effizient und reproduzierbar ist. Apache Spark (auf Englisch): Ermöglicht verteiltes Fine-Tuning von Machine-Learning-Modellen, indem Datenverarbeitung und Training über große Cluster parallelisiert werden – für mehr Skalierbarkeit und Effizienz bei großen Datensätzen. Haystack (auf Englisch): Unterstützt Fine-Tuning und Anpassung von Sprachmodellen für RAG-Pipelines und ermöglicht domänenspezifische KI-Anwendungen. JAX (auf Englisch): Optimiert gradientenbasiertes Fine-Tuning und Forschungsexperimente mit einer leistungsstarken Bibliothek für numerische Berechnungen. Kubeflow (auf Englisch): Übernimmt Orchestrierung und verteiltes Fine-Tuning. LangChain (auf Englisch): Ein schlankes Framework für das Fine-Tuning und die Verkettung großer Sprachmodelle mit eigenen Datenquellen. MLflow (auf Englisch): Bietet umfassendes Experiment-Tracking und Management des Modelllebenszyklus für systematische Fine-Tuning-Workflows. PyTorch (auf Englisch): Passt vortrainierte Modelle mit einem flexiblen Deep-Learning-Framework und nativen Fine-Tuning-Funktionen an. Ray (auf Englisch): Beschleunigt das Fine-Tuning mit verteilter Parallelverarbeitung und Hyperparameter-Optimierung. TensorFlow (auf Englisch): Wendet Transfer Learning mit robusten Fine-Tuning-APIs an. Phase 6: Inferenz Der Erfolg im Produktivbetrieb hängt von Inferenz mit geringer Latenz und skalierbarem Serving ab. Zertifizierte Tools helfen, Modelle zuverlässig im großen Maßstab bereitzustellen. Apache Flink (auf Englisch): Stream-Processing für KI-Inferenz in Echtzeit auf Live-Datenströmen. Apache Spark (auf Englisch): Bietet Big-Data-Verarbeitung für Batch-Inferenz und Modellvorhersagen im großen Maßstab. Haystack (auf Englisch): Bietet ein Framework für den Aufbau produktiver NLP-Anwendungen mit Dokumentenabruf. Kubeflow (auf Englisch): Orchestriert Kubernetes-native Inferenzpipelines und Model Serving. LangChain (auf Englisch): Stellt komplexe LLM-Anwendungen bereit – mit Retrieval-Augmented Generation. Metaflow (auf Englisch): ML-Infrastruktur für den Produktivbetrieb, die Inferenzpipelines und die Bereitstellung von Modellen verwaltet. MLflow (auf Englisch): Verwaltet, versioniert und stellt Modelle bereit – mit Versionskontrolle und A/B-Tests. Pachyderm (auf Englisch): Übernimmt Datenversionierung und Pipeline-Orchestrierung für reproduzierbare Inferenz-Workflows. Ray (auf Englisch): Skaliert die Inferenz mit automatischer Lastverteilung und verteilter Ausführung. Weaviate (auf Englisch): Ermöglicht mit einer Vektordatenbank semantische Suche, Ähnlichkeitsabgleich und KI-Empfehlungen auf Basis von Retrieval-Augmented Generation. Warum Zertifizierung wichtig ist Der Aufbau einer KI-Pipeline ist komplex genug, ohne prüfen zu müssen, ob jede Komponente reibungslos mit den anderen zusammenspielt. Durch die Zertifizierung von Tools in jeder Phase der KI-Pipeline sorgt Scality dafür, dass Sie keine wertvolle Zeit mit Tests, Anpassungen und der Fehlersuche bei der Interoperabilität verbringen müssen. Von Scality zertifizierte KI-Tools und -Anwendungen bieten in jeder Phase: Interoperabilität: Die nahtlose Integration über komplexe KI-Stacks hinweg erspart Ihnen Konfigurationsprobleme und gibt IT-Teams die Gewissheit, dass Workflows wie vorgesehen laufen. Cyberresilienz:: Schützt Ihre Datenpipelines und die Integrität Ihrer Modelle in jeder Phase vor Beschädigung oder Kompromittierung. Geringeres Risiko: Beseitigt kostspielige Integrationsverzögerungen dank bewährter Tool-Kompatibilität, beschleunigt Projekte und vermeidet die Verzögerungen von 40–60 %, die durch Fragmentierung entstehen. Zukunftssicherheit: Eine vorausschauende Zertifizierung hält mit der sich wandelnden KI-Landschaft Schritt, sodass Sie neue Tools einführen können, ohne von vorn beginnen zu müssen. Ihr KI-Bauplan – mit Zuversicht umgesetzt Da jedes Jahr neue KI-Frameworks und Orchestrierungs-Engines entstehen, baut Scality die Zertifizierung von ISV-Anwendungen kontinuierlich aus – und validiert die wichtigsten Tools, damit sich Data Scientists und Unternehmen auf das konzentrieren können, was echten Mehrwert schafft. Mit einem verlässlichen Bauplan für den Aufbau von KI-Pipelines können Sie zuversichtlich voranschreiten – die Time-to-Value verkürzen, Risiken verringern und Ihren Teams den Freiraum geben, sich auf das Wichtigste zu konzentrieren: erfolgreiche KI-Ergebnisse. Verwandte Blogartikel: Zertifizierung von Partneranwendungen bei Scality (auf Englisch) Unternehmens-KI in der Praxis – 5 reale Anwendungsfälle auf Basis von Objektspeicher Das KI-Speicherproblem, mit dem niemand gerechnet hat – und wie Scality RING es bereits gelöst hat Schluss mit einfältigen Chatbots: intelligentere KI-Workflows mit Scality RING
