Nachdem wir im Beitrag “Einführung in SAP AI Core und SAP AI Launchpad – KI effizient skalieren” die Grundlagen von SAP AI Core und dem SAP AI Launchpad beleuchtet haben, werfen wir in diesem Beitrag einen genaueren Blick auf die technische Integration von SAP AI Core in bestehende Geschäftsprozesse. AI Core bietet eine flexible und skalierbare Plattform, um KI-Modelle nicht nur zu entwickeln, sondern sie auch nahtlos in den Geschäftsalltag zu integrieren und zu betreiben.
SAP AI Core – Technische Architektur und Komponenten
SAP AI Core verwendet moderne Cloud-Technologien wie Kubernetes und Docker, um die Bereitstellung und das Management von KI-Modellen zu ermöglichen. Die containerisierte Architektur ermöglicht es, KI-Modelle effizient und flexibel zu verwalten und zu skalieren.
Zu den wichtigsten technischen Komponenten von SAP AI Core gehören:
Containerisierung: KI-Modelle werden als Container verpackt und können durch Docker in beliebigen Umgebungen bereitgestellt werden. Diese Container gewährleisten eine isolierte Umgebung für jedes Modell, was eine bessere Ressourcennutzung und einfachere Wartung ermöglicht.
Kubernetes: Kubernetes wird zur Verwaltung der Container-Workloads verwendet. Es ermöglicht eine dynamische Skalierung, sodass KI-Modelle je nach Bedarf hoch- oder heruntergefahren werden können, was besonders für ressourcenintensive Anwendungen von Vorteil ist.
Argo Workflows und KServe: Diese Tools orchestrieren die KI-Workflows und ermöglichen die automatische Bereitstellung und Überwachung von Modellen. KServe liefert Vorhersagen von trainierten Modellen in Echtzeit und integriert sie nahtlos in Geschäftsprozesse.
Der Workflow der Modellbereitstellung
Ein zentrales Element von SAP AI Core ist der nahtlose Workflow, der die Entwicklung, das Training, die Bereitstellung und das Monitoring von KI-Modellen abdeckt. Unternehmen können so ihre KI-Modelle schnell und effizient in ihre bestehenden Geschäftsprozesse einbinden.
Datenvorbereitung und Modelltraining:
Zunächst bereitet man die erforderlichen Daten in einem geeigneten Format vor und integriert sie in SAP AI Core. Nach der Datenvorbereitung trainiert das System das KI-Modell in einem Cloud-basierten Umfeld. SAP AI Core ermöglicht die Verwendung mehrerer Datensätze und unterstützt das Training von Modellen auf Kubernetes-Clustern.
Bereitstellung des KI-Modells:
Nach erfolgreichem Training wird das Modell für den produktiven Einsatz bereitgestellt. Die Bereitstellung erfolgt durch die Ausführung einer Serving-Anwendung. Diese Anwendung empfängt Anfragen über einen HTTP-Endpunkt, verarbeitet die Daten und gibt Vorhersagen zurück. Dieser Prozess wird durch Kubernetes optimiert, sodass er auch bei hoher Nachfrage stabil und effizient bleibt.
Modell-Monitoring und kontinuierliche Verbesserung:
SAP AI Core stellt APIs bereit, um die Leistung und Genauigkeit der KI-Modelle kontinuierlich zu überwachen. Unternehmen können so Metriken und Ergebnisse auswerten und die Modelle bei Bedarf neu trainieren oder anpassen, um ihre Leistungsfähigkeit zu steigern. Die Autoskalierungsfunktionen von Kubernetes ermöglichen es, dass die Modellbereitstellung dynamisch an den aktuellen Bedarf angepasst wird.
Integration in Geschäftsprozesse mit der standardisierten AI API
Eine der größten Stärken von SAP AI Core liegt darin, dass es eine standardisierte AI API bietet, welche die Integration von KI-Modellen in Geschäftsprozesse erheblich vereinfacht. Unternehmen müssen die Logik zur Verbindung mit den KI-Diensten lediglich einmal implementieren, was nicht nur die Entwicklung deutlich beschleunigt, sondern auch die Nutzung der Modelle in unterschiedlichen Szenarien ermöglicht.
Durch diese standardisierte Schnittstelle können Unternehmen auch problemlos zwischen verschiedenen KI-Diensten wechseln, wie zum Beispiel:
- Document Information Extraction: Automatisierte Extraktion von Daten aus Dokumenten
- Document Attribute Recommendation: Automatische Empfehlungen zur Klassifizierung von Dokumenten
Diese Flexibilität ermöglicht es, KI-Modelle und -Dienste konsistent über verschiedene Geschäftsprozesse hinweg einzusetzen.
Vorteile für Unternehmen: Skalierung und Effizienz
Der Einsatz von SAP AI Core bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen, insbesondere in Bezug auf Skalierbarkeit, Effizienz und Kosteneinsparungen:
Skalierbarkeit: SAP AI Core nutzt Kubernetes, um Modelle bei Bedarf dynamisch zu skalieren. Dies stellt sicher, dass Unternehmen auch bei hohen Anforderungen eine stabile Leistung ihrer KI-Anwendungen haben.
Kostenoptimierung: Durch Funktionen wie Scale to Zero, die inaktive Container abschalten, entstehen Kosten nur, wenn die Modelle aktiv genutzt werden.
Zentrale Verwaltung: Durch die Integration mit dem SAP AI Launchpad können Unternehmen ihre KI-Modelle und -Anwendungen zentral überwachen, verwalten und verbessern.
Fazit:
SAP AI Core bietet Unternehmen eine leistungsstarke und flexible Plattform, um KI-Modelle in großem Maßstab zu entwickeln, zu integrieren und zu betreiben. Die Kombination aus containerisierter Architektur, Kubernetes und standardisierten APIs erleichtert die nahtlose Einbettung von KI in Geschäftsprozesse und sorgt dafür, dass die Modelle kontinuierlich optimiert bleiben. Mit SAP AI Core und dem Launchpad sind Unternehmen bestens gerüstet, um KI-Lösungen effizient zu nutzen und den Mehrwert für ihre Geschäftsprozesse zu maximieren.
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