Arbeitsablauf-Orchestrierung
Automatisierung und Sequenzierung von KI-Lebenszyklusaufgaben (Datenaufnahme, Training, Validierung, Bereitstellung), um Governance-Richtlinien durchzusetzen und Konsistenz sicherzustellen.
Die Verwendung von Workflow-Engines (z. B. Airflow, Kubeflow) zur Definition von DAGs, die jede Pipeline-Phase ausführen – einschließlich eingebetteter Richtlinienprüfungen (Wirkungsbewertungen, Sicherheitsüberprüfungen), Ressourcenquoten-Durchsetzung und Artefaktregistrierung –, gewährleistet, dass jedes Modell demselben, prüfbaren Prozess folgt. Die Governance erfordert versionskontrollierte Workflows, Richtlinien-als-Code-Durchsetzung in jedem Schritt und eine Protokollierung der DAG-Ausführungen.
Ein Enterprise-AI-Team definiert ein Orchestrierungs-DAG: Zuerst werden Datenqualitätstests durchgeführt, dann folgen Bias-Überprüfungen, lösen Modelltrainings aus, führen Validierungssuiten aus und werden schließlich über ein Canary-Rollout bereitgestellt. Jeder fehlgeschlagene Schritt stoppt die Pipeline und benachrichtigt die verantwortlichen Stakeholder, wodurch konsistente, richtliniengesteuerte Bereitstellungen sichergestellt werden.
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