DataOps, MLOps, LLMOps im Vergleich
Drei verwandte Disziplinen, drei Ebenen. Sie bauen aufeinander auf, statt sich zu ersetzen.
Sorgt für saubere, aktuelle Daten: erheben, aufbereiten, pflegen. Beispiel: Adress- und Bestelldaten so ordnen, dass keine Dubletten und veralteten Einträge stören.
Bringt Machine-Learning-Modelle in den Betrieb und hält sie dort. Beispiel: ein Modell, das die Nachfrage nach Hilfsmitteln vorhersagt, regelmäßig mit neuen Zahlen nachtrainieren.
Die Spezialisierung auf Sprachmodelle: zusätzlich die Anweisungen verwalten, Textqualität bewerten und mit festen Regeln falsche Ausgaben abfangen. Beispiel: prüfen, dass eine erzeugte Produktbeschreibung immer die Pflichtangaben enthält.
So wenden wir das in Ihrem Projekt an: geprüft, nachvollziehbar, in Deutschland betrieben.
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