Um ein Modell von der Forschung zur zuverlässigen Production zu bringen, sind Tools für Experiment-Tracking, Datenversionierung und Deployment-Orchestrierung erforderlich. Weights & Biases ist die erste Wahl für das Tracking von ML-Experimenten und den Vergleich von Laufergebnissen. Databricks vereinheitlicht Data Engineering und Modell-Training, während LangChain und Arthur AI MLOps-Praktiken auf LLM-basierte Anwendungen ausweiten — mit Prompt-Versionierung, Output-Monitoring und Regression-Testing.
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