STACKIT Notebooks bietet eine verwaltete JupyterLab-Umgebung für Data Scientists und ML-Ingenieure. Die Integration mit STACKIT Object Storage, AI Model Serving und PostgreSQL Flex ermöglicht einen vollständigen ML-Workflow auf souveräner DSGVO-konformer Infrastruktur.
Funktionen
- JupyterLab-Umgebung: Vollständige JupyterLab-Oberfläche mit Erweiterungsunterstützung
- Vorkonfigurierte Kernels: Python, R und weitere Sprachen mit vorinstallierten Data-Science-Bibliotheken
- GPU-Support: Optionale GPU-Instanzen für Deep-Learning-Workloads
- Persistenter Speicher: Notebooks und Daten bleiben zwischen Sessions erhalten
- STACKIT-Integration: Direktzugriff auf Object Storage, PostgreSQL Flex und andere Dienste
Typische Anwendungsfälle
Datenexploration: Data Scientists erkunden Datensätze aus STACKIT Object Storage oder PostgreSQL Flex interaktiv, bevor sie Pipelines in STACKIT Workflows automatisieren.
Modellentwicklung: ML-Ingenieure entwickeln und testen Modelle in Notebooks, tracken Experimente über AI Model Experiments und deployen fertige Modelle über AI Model Serving.
Vorteile
- DSGVO-konform: Alle Notebooks und Daten in deutschen Rechenzentren
- Kein Setup: Sofort einsatzbereit ohne lokale Installation
- Vollständiger ML-Stack: Integration mit dem gesamten STACKIT Data- und AI-Ökosystem
- Kollaborativ: Gemeinsamer Zugriff auf Notebooks im Team
Integration mit innFactory
Als offizieller STACKIT Partner unterstützt innFactory Sie beim Aufbau von Data-Science-Umgebungen: von der Notebook-Konfiguration über die Integration mit Datendiensten bis hin zu produktiven MLOps-Workflows.
