Der KI-Markt wächst – und ein Ende scheint noch nicht in Sicht. Statista prognostiziert für Österreich ein Marktvolumen von 3,7 Milliarden Euro bis 2030, den größten Anteil daran hat ganz klar Machine Learning. Voraussetzung für die effiziente Entwicklung geeigneter Modelle ist eine agile und skalierbare Umgebung – Stichwort: Developer Workbench. [...]
Effizienz, Skalierbarkeit, Kollaboration und Qualität: Eine bedarfsgesteuerte Developer Workbench wie SAS Viya Workbench punktet da, wo Einzeltools Schwächen zeigen. Als stabile Cloud-native Umgebung ermöglicht sie eine schlanke Entwicklung verschiedenster Analytics-Anwendungen, weil sie den Prozess für das Schreiben, Testen und Optimieren von Code für Machine-Learning-Modelle vereinfacht. Entwickler können zudem nahtlos zusammenarbeiten, um Code, Analyseergebnisse und Best Practices zu teilen.
Freiheit für Experimente
Wichtig ist, dass die Umgebung für sehr große Datensätze und komplexe Rechenaufgaben geeignet ist und eine geringe Anlaufzeit benötigt. Das schafft ideale Voraussetzungen, um mit neuen Anwendungsszenarien zu experimentieren und Projekte zu skalieren. Für Ordnung sorgt eine automatische Versionierung der Modelle, die Reproduzierbarkeit und Transparenz sicherstellt.
Skalierbarkeit ist entscheidend für Planungssicherheit bei den Kosten.Bei Projekten mit sehr begrenztem Budget, wie beispielsweise oft im akademischen Bereich, ist es umso wichtiger, dass die Sockelkosten im Rahmen bleiben. Wenn man dann aber nach Bedarf mehr GPUs dazuschalten kann, ist dies ein großer Vorteil. Mit SAS Viya Workbench beispielsweise können Anwender Rechenressourcen kontrollieren und skalieren.
Eine Workbench ist zudem ein nicht zu unterschätzender Effizienzfaktor: Entwickler sind damit in der Lage, ohne Unterstützung der IT-Abteilung ihre eigene Umgebung aufzusetzen und exakt die Ressourcen an CPU- oder GPU-Leistung zu nutzen, die der jeweilige Projektumfang benötigt. Diese Selbstständigkeit erhöht Produktivität und Agilität, baut organisatorische Hürden ab – und macht den Kopf frei für mehr Innovation.
Sichere Verständigung ohne Dolmetscher
Entwickler und Modellierer haben meistens eine bevorzugte Sprache, in der sie sich besonders sicher fühlen. Eine Developer Workbench, die mehrere Programmiersprachen unterstützt, erleichtert ihnen die Zusammenarbeit erheblich. Auch wenn das zu entwickelnde KI-Modell am Schluss beispielsweise in einer SAS Umgebung zum Einsatz kommen soll, muss man nicht SAS als Programmiersprache gelernt haben – das geht auch mit Python-Code und seiner sehr simplen Syntax.
Neben der Offenheit und Flexibilität ist der Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten entscheidend und muss innerhalb der Umgebung gesteuert werden. Zentrales Datenmanagement sorgt dafür, dass sensible Daten innerhalb der Firewall bleiben, was insbesondere wichtig für regulierte Branchen wie Banken, Versicherungen oder auch die öffentliche Verwaltung ist.
Einstiegslösung für Nachwuchsentwickler
Eine Workbench ist aber nicht nur für erfahrene Entwickler eine echte Erleichterung, sie senkt auch die Einstiegshürden für neue Talente. Dank der Integration von Open-Source-Technologien und der Unterstützung einer Multi-Language-Architektur können Entwickler – unabhängig von ihren Vorkenntnissen – sofort produktiv arbeiten.
Einen Beitrag zur Senkung der Hürden leistet zudem Generative AI. ChatGPT & Co. können zwar nicht den Entwickler ersetzen, aber beschleunigen dessen Arbeit signifikant. Bei SAS Viya Workbench kann er beispielsweise per Natural Language Prompt in einem einzigen Schritt SAS Code generieren. Das Ergebnis erfordert zwar noch manuelle Anpassungen, um wirklich aussagekräftige, vertrauenswürdige Ergebnisse zu erzielen, bildet aber eine gute Basis.
Praxisbeispiel: Optimierung der Kundenansprache im Einzelhandel
Um das Verhalten seiner Kunden besser zu verstehen, kann ein Einzelhändler in der Workbench zunächst Daten vorverarbeiten, Features erstellen und Pipelines bauen. Modellierer können dann mit verschiedenen Algorithmen wie XGBoost oder neuronalen Netzwerken experimentieren, um Kundenpräferenzen vorherzusagen. Die Time to Value beim Lösen von Aufgaben wie die Verbesserung der Kundenzufriedenheit lässt sich so signifikant verkürzen.
SAS Viya Workbench unterstützt Entwickler beim Erstellen leistungsstarker KI- und ML-Modelle
Katalysator für Innovation
Workbenches gewinnen in der KI- und ML-Entwicklung zunehmend an Bedeutung – sofern sie die Flexibilität, Sicherheit und Performance bieten, die Developer und Data Scientists brauchen, um auch unter Zeit- und Wettbewerbsdruck schnell zu praktikablen Lösungen zu kommen. Ob für erfahrene Entwickler oder Neueinsteiger – eine Workbench kann die Bereitstellung von Analytics-Funktionen und KI-Modellen signifikant beschleunigen, die Zusammenarbeit fördern und die Time to Value reduzieren.
SAS Viya Workbench: Schneller Modelle implementieren
SAS Viya Workbench ist eine als SaaS bereitgestellte On-Demand-Umgebung, die Anwendern Datenanalysen und Modellentwicklung über eine codebasierte Oberfläche erlaubt. Dafür können sie ihre präferierte Programmiersprache wählen. Entwickler können Open-Source-Code performanter nutzen, indem sie über gängige Python-Tools wie pandas oder Scikit-learn-Pakete die Compute Engine umstellen und Analytics-Funktionen mit SAS ausführen.
SAS Viya Workbench stellt jedem Anwender die passende Analytics-Umgebung bereit, die seinen Workload-Anforderungen entspricht. Mit der Integration in die Plattform SAS Viya stehen gleichzeitig Enterprise-Features bereit, darunter Daten- und Modellmanagement, Governance und Orchestrierung. Entwickler und Modellierer profitieren dadurch von höherer Produktivität und schnellerer Innovation.
Autor: Joe Madden, Senior Product Manager bei SAS
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