PYTHONAUTS / DATEN & KI
TensorFlow-Entwickler mieten.
Sie möchten Daten und Modell so vorbereiten, dass der Betrieb in Ihrer Zielumgebung anschließen kann. Wir bauen nachvollziehbare Daten- und Trainingspipelines, setzen Modellarbeit mit Keras um und bereiten Export sowie Inferenzbetrieb vor.
01 / EINSATZ
Wenn die Aufgabe
zum Werkzeug passt.
Für Ihr Vorhaben soll der Weg vom Trainingslauf in die Zielumgebung nachvollziehbar bleiben. Wenn Sie TensorFlow-Entwickler mieten, verknüpfen wir Datenstände und Modellartefakte, entwickeln Keras-Modelle weiter und testen die Ausführung in der vorgesehenen Umgebung. Für produktive ML-Pipelines beziehen wir bei Bedarf TensorFlow Serving und TFX ein. Die Auswahl richten wir an Daten, Modell, Hardware, Latenz und Datenschutz aus.
Wir klären gemeinsam die vorhandenen Daten, die Zielumgebung und die Betriebsanforderungen, damit Datenpipeline, Modell und Export zu Ihrem Vorhaben passen.
Anforderung schildern ↗02 / ENTWICKLUNGSARBEIT
TensorFlow-Entwickler mieten
Worum es konkret geht.
Wenn Sie TensorFlow-Entwickler mieten, bauen wir nachvollziehbare Daten- und Trainingspipelines, entwickeln Keras-Modelle, prüfen Modellartefakte und bereiten den Export für Ihre Zielumgebung vor.
Wir bauen Daten- und Trainingspipelines mit tf.data sowie passenden Vorverarbeitungs-Schichten. Wir validieren sie und führen Trainingsläufe reproduzierbar aus.
Wir entwerfen, trainieren und tunen Modelle mit TensorFlow/Keras. Mit geeigneten Metriken und TensorBoard prüfen wir die Ergebnisse und dokumentieren Modellartefakte nachvollziehbar.
Wir exportieren Modelle für die Zielumgebung und testen ihren Inferenzbetrieb. Für die serverseitige Bereitstellung integrieren wir TensorFlow Serving. Für Browser- und Edge-Szenarien nutzen wir die vorgesehenen TensorFlow-Komponenten.
03 / ABGRENZUNG
Was vorher
geklärt werden sollte.
Modellgüte hängt von Datenqualität, Repräsentativität, Bias und geeigneten Metriken ab. Monitoring bleibt eine fachliche und operative Aufgabe. Die Einführung verweist auf Daten und Werkzeuge zum Aufdecken von Bias.
Deployment hängt von Zielplattform, Hardware, Treibern und Laufzeit ab. Python und C++ sind stabil unterstützte APIs. Für andere Sprach-APIs bestehen keine API-Stabilitätszusagen. Zielumgebungen können deshalb Anpassungen und Kompatibilitätstests erfordern.
04 / HÄUFIGE FRAGEN
Vor dem Projekt
gut zu wissen.
Ist TensorFlow eine Programmiersprache?
Nein. TensorFlow ist eine quelloffene Plattform beziehungsweise ein Framework für maschinelles Lernen mit APIs in mehreren Sprachen. Die Dokumentation nennt Python derzeit als vollständigste und am einfachsten nutzbare API. C++ wird stabil unterstützt.
Kann ein TensorFlow-Modell überall unverändert laufen?
Nicht pauschal. TensorFlow unterstützt Server, Cloud, on-premises, Browser, Mobilgeräte und Edge-/Mikrocontroller-Szenarien mit unterschiedlichen Laufzeit- und Hardwarepfaden. Modell und Abhängigkeiten müssen deshalb für die Zielumgebung exportiert, getestet und gegebenenfalls angepasst werden.
05 / UNSER BEITRAG
TensorFlow in Ihren Betrieb bringen.
Mit geprüftem Übergabepaket.
Wenn Sie TensorFlow-Entwickler mieten, übersetzen wir Ihre fachlichen Ziele in einen abgestimmten TensorFlow-Arbeitsstand und halten Entscheidungen zu Daten, Modell und Zielumgebung gemeinsam fest. Wir integrieren den geprüften Modellstand in Ihre vorhandenen Schnittstellen und führen die vereinbarten Inferenz- und Übergabetests mit Ihrem Team durch. Sie erhalten ein nachvollziehbares Übergabepaket aus versionierten Artefakten, Testergebnissen und den nächsten Betriebsschritten.
Technische Dokumentation
ANFRAGEN STATT ANNEHMEN
TensorFlow im Blick.
Die Aufgabe im Fokus.
Beschreiben Sie Ihr Ziel und die vorhandenen Systeme. Unsere allgemeinen Preismodelle sind offen einsehbar; konkreten Umfang und Verfügbarkeit klären wir gemeinsam.
TensorFlow-Projekt besprechen Preismodelle ansehenPYTHONAUTS / FLEXIBLE ZUSAMMENARBEIT
Jetzt dezidierten Senior Python Entwickler flexibel buchen
Für Ihr Python-Vorhaben wählen Sie zwischen planbarer Monatskapazität und flexibel abrufbaren Stunden. Welche Erfahrung, welcher Stack und welcher Starttermin passen, klären wir gemeinsam.