mlx — Unsere Lösung für dezentrales Machine Learning

Erstellen und verwalten Sie Machine Learning Modelle skalierbar auf verteilten Systemen unter voller Kontrolle über die Daten.

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Die Grundidee: Modellaustausch statt Datenaustausch

Daten bleiben beim Eigentümer

Mit mlx können Sie Einsatz und Verwaltung von ML-Modellen in der Produktionsumgebung des Kunden einfach und zentral koordinieren. Sensible Kundendaten müssen nicht übertragen werden.

Einfache Anpassung an Kundenanforderungen

Industriekunden unterscheiden sich oftmals durch ihre lokalen Anforderungen weil Maschinen in verschiedenen Umgebungen oder Prozessen eingesetzt werden. Durch mlx werden die ML-Modelle automatisch an die jeweiligen Spezifika angepasst.

Asynchrone Kommunikation

Mit mlx bleibt ihr ML-basiertes Feature oder Service unbeeinträchtigt durch Maschinen, die vorübergehend offline sind. ML-Modelle werden on-edge eingesetzt und laufen autonom. Außerdem kommunizieren die Maschinen selbständig ausgehend und verbinden sich mit der Cloud sobald sie wieder online sind.

Die Features von mlx erleichtern Ihnen die Verwaltung von Daten und Modellen

Automatisiserter Austausch und Verbesserung

Leistungsstarke ML-Modelle auf Basis der Federated Learning Technologie für herausragende Ergebnisse. mlx entwickelt und verbessert ML-Modelle automatisch über dezentrale Datenspeicher hinweg (On-Premise, Private Cloud, Hybrid Cloud, ...).

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Management der lokalen Modelle

Zustand der lokalen ML-Modelle, Leistung, Aktualität und Austausch können zentral verwaltet und koordiniert werden, über alle Instanzen hinweg.

ML Tasks

Organisieren und Managen Sie benutzerdefinierte ML-Jobs: Integrieren Sie maßgeschneiderte Pre-Processing Schritte, erstellen oder verwenden Sie vorhandene ML-Modelle und aktivieren Sie die Pipeline mit wenigen Klicks.

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mlx kann mit allen gängigen Plattformen und Technologien genutzt werden

Flexible integration in bestehende Systeme

Module in Docker Containern erlauben mithilfe von REST APIs eine einfache Integration in vorhandene IT Landschaften. mlx erlaubt es, alle gängigen Frameworks zu integrieren, um eine lokale und dezentrale Funktion zu gewährleisten.

AWS
Azure
IBM Cloud
TensorFlow
sklearn
XGBoost
Docker

Sie haben Fragen zu mlx?

Gerne zeigen wir Ihnen in einer kostenlosen Demo die Vorteile unserer Lösung und besprechen den Einsatz in Ihrer Infrastruktur.

Ihr Ansprechpartner:
Dr.-Ing. Robin Hirt