Open Telekom Cloud für Geschäftskunden

KI entwickeln leicht gemacht

von Redaktion
Zahnräder vor angedeuteter Computer-Hardware
Die Anwendungsmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz sind nahezu unbegrenzt

In diesem Artikel lesen Sie,

  • wie Sie mit ModelArts KI-Anwendungen entwickeln können mit oder ohne Programmierkenntnisse
  • welche Frameworks und Werkzeuge ModelArts für Profi-Entwickler bereithält
  • wie sich durch die Ende-zu-Ende-Entwicklungsplattform Zeit, Aufwand und Kosten sparen lassen
     

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer mehr zum Wettbewerbsfaktor: 79 Prozent der deutschen Unternehmen, die an einer weltweiten Deloitte-Studie teilnahmen, betrachten Künstliche Intelligenz bereits heute als sehr bedeutend oder erfolgskritisch. 75 Prozent der Unternehmen in Deutschland, die vom Fraunhofer IAO befragt wurden, beschäftigen sich derzeit mit Fragestellungen zu Künstlicher Intelligenz, 16 Prozent haben sie bereits im Einsatz – und bescheinigen ihren jeweiligen KI-Anwendungen durchweg einen hohen Nutzen.

Um KI-Anwendungen zu entwickeln, steht in der Open Telekom Cloud ab sofort die Entwicklungsumgebung ModelArts bereit. Damit können nicht nur erfahrene Entwickler, sondern auch Nutzer ohne Programmierkenntnisse KI-Modelle trainieren und bereitstellen – dafür sorgen eine leicht zu bedienende Benutzeroberfläche und eine Auto-Learning-Funktion. Neben Auto Learning unterstützt ModelArts natürlich auch Machine Learning und Deep Learning.

ModelArts unterstützt bei Datenvorbereitung

Ohne Daten lässt sich kein KI-Algorithmus trainieren – daher unterstützt ModelArts auch bei der Datenvorbereitung und Datenkennzeichnung, die rund 80 Prozent der Trainingszeit einer KI verschlingen. Über Object Storage holen die Entwickler ihre Daten in die Plattform und können sie dort labeln und mithilfe des Versionsmanagements sauber hinterlegen.

Auch ohne Programmierkenntnisse zur KI-Anwendung

Wer über keinerlei Erfahrung im Training von Algorithmen verfügt und keine Programmiersprache beherrscht, kann nun im nächsten Schritt auf vortrainierte Modelle zugreifen, die sich auf die eigenen Daten anwenden lassen. Zur Nutzung stehen Objekt- und Bilderkennung ebenso bereit wie Predictive Analytics, die etwa bei der Berechnung von Wartungsintervallen zum Einsatz kommen. Für die Objekt- und Bilderkennung werden zunächst Bilder mit dem jeweiligen Objekt in das Programm eingespielt, woraufhin der KI-Algorithmus beginnt, die Erkennung von Gegenständen sowie ihre genaue Lage im Bild zu trainieren (Object Detection). Ist das Training auf Basis der vorhandenen Daten abgeschlossen, lässt sich das fertige Modell per Mausklick zur Verfügung stellen, sodass die erlernten Fähigkeiten der KI sofort im Praxisbetrieb an unbekannten Bildern getestet werden können. Alternativ besteht die Möglichkeit, das Training mit weiteren Daten fortzusetzen. Eine trainierte KI-Anwendung ist in der Lage, Objekte nicht nur zu erkennen, sondern auch einer bestimmten Kategorie zuzuordnen und beispielsweise defekte von intakten Schrauben zu unterscheiden (Image Classification).

Funktionalitäten für fortgeschrittene Entwickler und Experten

Für Anwender, die schon etwas Erfahrung im Coding haben, stellt ModelArts für die Trainingsphase vorkonfigurierte Algorithmen bereit. Außerdem können fortgeschrittene Entwickler bereits vorinstallierte Programmier-Frameworks wie TensorFlow nutzen – und auch andere verbreitete Open-Source-Software wie Pytorch, MXNet, Caffe, SparkML, Scikit, XGBoost sowie das MoXing Software Development Kit (SDK) steht für Profis bereit. Wer mit seinen eigenen Frameworks und Algorithmen arbeiten möchte, kann sie einfach per Container in die ModelArts-Entwicklungsumgebung einbinden.

Last but not least lässt sich die Open-Source-Webapplikation Jupyter Notebook als Werkzeugkasten nutzen, das als virtuelle Maschine in der Open Telekom Cloud gestartet wird und den Zugang zur benötigten Rechen- und Speicherleistung eröffnet. Mithilfe von Jupyter Notebook können Entwickler codieren und gleichzeitig testen, ihre Arbeit visualisieren und in Reportings darstellen. So bietet ModelArts je nach Skillset und Programmiererfahrung des Entwicklers die passenden Funktionalitäten und Werkzeuge.

Fertiges Modell in der Cloud bereitstellen

Nachdem das Training abgeschlossen ist, kann das fertige KI-Modell als Online-Service in der Cloud bereitgestellt werden, auf den andere Programme via Programmierschnittstelle (API) zugreifen. Zudem besteht die Möglichkeit, den KI-Service als Stapelverarbeitung (Batch Jobs) zu nutzen und beispielsweise über Nacht arbeiten und rechnen zu lassen. In Kürze wird ModelArts auch Edge Devices unterstützen, sodass etwa Industrieroboter eine fertig trainierte KI-Anwendung nutzen können.

Je nach Anwendungsfall kommen die am besten geeigneten Prozessoren zum Einsatz: CPUs (Central Processing Units), GPUs (Graphics Processing Units) oder NPUs (Neural Processing Units). So gelten für die Bilderkennung Nvidia-V100-GPUs als beste Wahl. Wird beispielsweise ein fertiges Modell für Bilderkennung als Online-Service via API bereitgestellt, baut sich im Hintergrund ein entsprechend mit GPU-Chips bestückter Server auf, über den der KI-Service abrufbar ist.

Mehrwerte durch ModelArts

Mit der Ende-zu-Ende-Plattform ModelArts aus der Open Telekom Cloud kann praktisch jeder Anwender Algorithmen trainieren und die fertigen KI-Modelle einfach per Mausklick starten – unabhängig von Vorkenntnissen und Programmiererfahrungen. KI-Neulinge leitet ModelArts mit einer kompletten Anleitung und Ablaufbeschreibung sicher durch die gesamte Entwicklungsphase. Profis können den mit zahlreichen Frameworks bestückten Werkzeugkasten nutzen, um jede Art von KI-Anwendungsfall zu entwickeln. Alle Anwender profitieren von der Ersparnis an Zeit und Aufwand, die sich aus der Nutzung bereits vorhandener Komponenten ergibt. So verkürzt sich der Weg bis zum fertigen KI-Modell erheblich – und alle Projektschritte werden durch ein transparentes Ende-zu-Ende-Lifecycle-Management dokumentiert. 

Darüber hinaus bietet die Open Telekom Cloud allen ModelArts-Entwicklern nahezu unbegrenzte Rechenressourcen – ein klarer Kostenvorteil gegenüber einem eigenen Rechenzentrum, das immer wieder mit neuer Hardware wie etwa GPUs aufgerüstet werden muss. In der Open Telekom Cloud nutzen Entwickler immer die jeweils aktuelle Generation von Prozessoren zu bedarfsabhängigen Tarifen. Ab Anfang 2021 werden auch NPU-Chips zur Verfügung stehen.

Alle Leistungen aus einer Hand nutzen – Betaphase startet

So unterstützt die Telekom KI-Entwickler von der Datenvorbereitung über das Training bis zur Bereitstellung der Anwendung mit Leistungen aus einer Hand. Für das höchste Niveau an Datenschutz und Datensicherheit sorgt die Verarbeitung in deutschen Rechenzentren. Zu ModelArts gelangen Interessierte über die Website der Open Telekom Cloud, die zudem weitere KI-Angebote bereithält. In der Betaphase steht Nutzern ein begrenztes Kontingent von Computing-Ressourcen kostenfrei zur Verfügung. Geringfügige Kosten fallen lediglich an, wenn Speicherplatz genutzt wird, wie etwa bei Object Storage oder bei der Arbeit mit Jupyter Notebook. Feedback und Fragen zu ModelArts sind ausdrücklich erwünscht und können über das Community-Portal eingereicht werden. Zusätzlich wird die neue Entwicklungsumgebung allen Interessierten am 29. Januar 2021 in einem kostenlosen, digitalen Webinar vorgestellt.

 

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