Glossar

Amazon SageMaker

Was ist Amazon SageMaker?

Amazon SageMaker ist der Cloud-Dienst von Amazon Web Services (AWS) zum Entwickeln, Trainieren und Betreiben von Modellen des maschinellen Lernens. Ende 2024 wurde der bisherige Dienst in „Amazon SageMaker AI“ umbenannt; „Amazon SageMaker“ bezeichnet seither eine umfassendere Plattform für Daten, Analytik und KI mit der Oberfläche SageMaker Unified Studio (Stand: Oktober 2026). Genutzt wird SageMaker vor allem von Data-Science-Teams, die Modelle in der AWS-Infrastruktur betreiben.

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Verwandte Begriffe

Machine-Learning-Pipeline

Eine Machine-Learning-Pipeline ist eine festgelegte Abfolge von Arbeitsschritten, die Rohdaten in ein einsatzfähiges Modell überführt: Daten sammeln, bereinigen, Merkmale aufbereiten, trainieren, bewerten, bereitstellen und überwachen. Durch die Automatisierung werden Ergebnisse reproduzierbar, und neue Daten lassen sich mit wenig Aufwand verarbeiten. Ein Händler kann so etwa sein Absatzprognosemodell jede Woche automatisch mit aktuellen Verkaufszahlen neu trainieren und prüfen.

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Automatisierung
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MLflow

MLflow ist eine quelloffene Plattform zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen, ursprünglich 2018 von Databricks vorgestellt. Sie protokolliert Experimente mit Parametern und Kennzahlen, verwaltet Modellversionen in einer Registry und erleichtert die Bereitstellung. Neuere Versionen unterstützen zudem das Nachverfolgen und Bewerten von Anwendungen mit Sprachmodellen. Teams können so nachvollziehen, welches Modell mit welchen Daten und Einstellungen entstanden ist.

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Open Source
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Kubeflow

Kubeflow ist eine quelloffene Plattform, um Arbeitsabläufe des maschinellen Lernens auf Kubernetes zu betreiben – von Datenvorbereitung über Training und Hyperparameter-Suche bis zur Bereitstellung von Modellen. Das ursprünglich von Google initiierte Projekt gehört zur Cloud Native Computing Foundation und hat dort im August 2026 den Status „graduated“ erreicht (Stand: Oktober 2026). Es richtet sich vor allem an Teams, die eigene Modelle in großem Maßstab auf eigener oder Cloud-Infrastruktur trainieren.

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Kubernetes
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Google Colab

Google Colab (Colaboratory) ist ein Cloud-Dienst von Google, in dem Python-Code in Notebooks nach dem Jupyter-Prinzip direkt im Browser läuft – ohne lokale Installation. In der kostenlosen Stufe stehen je nach Verfügbarkeit auch GPUs und TPUs bereit, mit Laufzeitbegrenzungen; kostenpflichtige Pläne bieten mehr Rechenleistung. Colab ist beliebt für Lehre, Datenanalyse und das Erproben von Modellen; ein eingebauter Gemini-Assistent hilft beim Schreiben und Korrigieren von Code (Stand: Oktober 2026).

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