Algorithmen, Lernverfahren, Loss Functions, Optimierer und spezielle Methoden entwickeln und pflegen.
AI & ML Engineering Lab · Model Engineering
Algorithmic Factory
Algorithmen, Lernverfahren, Loss Functions, Optimierer und spezielle Methoden entwickeln und pflegen.
ALGFAMEL Factory
AMEL · Factory Portfolio
Eine Capability im Engineering-Lebenszyklus.
Diese Factory ist ein spezialisiertes Werkzeug ihres Labs und stellt eine abgegrenzte technische Fähigkeit bereit. Ein Engineering Contract legt den Bedarf fest; Foundations und Baselines bestimmen das Modell. Ausführung und Ergebnisse bleiben versioniert und überprüfbar.
Individuelles Factory-Profil
Algorithmic Factory als Capability im AI & ML Engineering Lab.
Die Algorithmic Factory (ALGF) bündelt im AI & ML Engineering Lab den dokumentierten Verantwortungsbereich „Algorithmen, Lernverfahren, Loss Functions, Optimierer und spezielle Methoden entwickeln und pflegen“. Sie ist der Domäne „Model Engineering“ zugeordnet und wird als eigenständig versionierbare Factory-Capability innerhalb dieses fachlichen Rahmens beschrieben.
Das Profil beschreibt das dokumentierte Zielbild dieser konkreten Factory. Es behauptet weder eine bereits produktive Umsetzung noch Funktionen, die im Factory-Steckbrief nicht festgehalten sind.
- Algorithmen
- Lernverfahren
- Loss Functions
- Optimierer und spezielle Methoden entwickeln und pflegen
- Domäne
- Model Engineering
- Engineering Lab
- AI & ML Engineering Lab
- Roadmap-Einordnung
- Phase 1 - Engineering Foundation, Priorität P0
- Dokumentierter Status
- Konzept im Orthevs Factory-Katalog
Auftrag und Verantwortung
Was die Algorithmic Factory fachlich abdecken soll.
Die folgenden Verantwortungsfelder stammen aus dem versionierten Steckbrief der Algorithmic Factory. Sie konkretisieren den Gegenstand „Algorithmen, Lernverfahren, Loss Functions, Optimierer und spezielle Methoden entwickeln und pflegen“ für diese Factory und grenzen ihn von allgemeinen Plattformaufgaben ab.
- Verantwortungsfeld · 01
Algorithmen, Lernverfahren, Loss Functions, Optimierer und spezielle Methoden versioniert bereitstellen.
- Verantwortungsfeld · 02
Parameter, Kompatibilitäten und fachliche Grenzen algorithmischer Verfahren dokumentieren.
- Verantwortungsfeld · 03
Algorithmische Bausteine für Training, Evaluation und Model Assembly nutzbar machen.
- Verantwortungsfeld · 04
Spezielle Methoden so kapseln, dass sie austauschbar und testbar bleiben.
Factory-spezifischer Ablauf
Wie die Algorithmic Factory in das Orthevs-Modell eingeordnet ist.
Der Ablauf verbindet den fachlichen Auftrag der Algorithmic Factory mit den im Factory Contract vorgesehenen Übergängen. Er ist ein Zielbild für die Ausarbeitung der Capability, kein Nachweis einer vorhandenen Implementierung.
- 01
Auftrag der Algorithmic Factory festlegen
Der dokumentierte Gegenstand „Algorithmen, Lernverfahren, Loss Functions, Optimierer und spezielle Methoden entwickeln und pflegen“ definiert den fachlichen Ausgangspunkt und die Grenze der ALGF-Capability.
- 02
Ein- und Ausgaben von ALGF beschreiben
Manifest, Schemas und versionierte Verträge sollen festhalten, welche Eingaben die Algorithmic Factory verarbeitet und welche Ergebnisse oder Nachweise sie übergibt.
- 03
Im AI & ML Engineering Lab kontrolliert ausführen
Factory Manager, Berechtigungen, Ressourcenangaben und Lifecycle-Zustände ordnen die Ausführung dem zuständigen Lab Core zu.
- 04
Ergebnisse der Algorithmic Factory nachvollziehbar machen
Status, Artefakte und Provenance sollen die für „Algorithmen, Lernverfahren, Loss Functions, Optimierer und spezielle Methoden entwickeln und pflegen“ relevanten Abläufe und Übergaben prüfbar halten.
- 05
Verträge und Grenzen prüfen
Die ALGF-Capability bleibt innerhalb ihrer dokumentierten Ownership und nutzt angrenzende Factories oder Plattformdienste nur über ausgewiesene Verträge.
- 06
Versioniert weiterentwickeln
Änderungen an Auftrag, Schnittstellen, Artefakten oder Abhängigkeiten der Algorithmic Factory sollen als nachvollziehbare Factory-Versionen geführt werden.
Architekturrolle
Wie die Algorithmic Factory technisch in Orthevs verankert ist.
Die Architektur trennt die fachliche Verantwortung der Algorithmic Factory von gemeinsamen Lab- und Plattformdiensten. Dadurch bleibt die Capability installierbar, versionierbar und über Verträge integrierbar.
Fachlicher Kontext
Die Algorithmic Factory gehört zur Domäne „Model Engineering“ im AI & ML Engineering Lab. Ihr fachlicher Umfang wird durch den Factory-Steckbrief und die darin benannten Schwerpunkte bestimmt.
Capability und Lifecycle
Die Algorithmic Factory beschreibt eine spezialisierte Capability des AMEL. Ihr Contract soll Eingaben, Ausgaben, Berechtigungen, Versionen und Nachweise festhalten. Die Umsetzung kann je nach Bedarf als Plugin, Paket, Dienst oder Adapter erfolgen und wird erst in einem konkreten Engineering-Prozess qualifiziert.
Schnittstellen und Verträge
Die ALGF-Capability soll Identität, Lifecycle, Capability-Schnittstellen, Artefakte, Ausführungsbedingungen und Abhängigkeiten über versionierte Factory Contracts deklarieren.
Artefakte und Nachweise
Manifest, Verträge, Schemas, Implementierung und Prüfungen bilden die im Konzept vorgesehene technische Form der Algorithmic Factory; konkrete Ausprägungen werden erst mit ihrer Factory-Version verbindlich.
Liefergegenstände
Was für die Algorithmic Factory versioniert vorgesehen ist.
Die Artefaktstruktur macht den fachlichen Auftrag der Algorithmic Factory als prüfbare Factory-Capability greifbar. Sie beschreibt die erwartete Form der Ausarbeitung, nicht bereits vorhandene Dateien oder Releases.
- 01
factory.manifest.yaml für Identity, Version, Runtime, Permissions, Capabilities und Dependencies.
- 02
contracts/ für OpenAPI-, gRPC- oder Event-Verträge.
- 03
schemas/ für typisierte Eingaben, Ausgaben, Artefakte und Provenance.
- 04
src/ für Factory-Logik, Adapter und Runtime-Integration.
- 05
tests/ für Contract-, Lifecycle-, Security- und Integrationsprüfungen.
Integration
Verbindlicher Factory Contract
Der Factory Contract macht die Capability installierbar, kombinierbar und kontrollierbar. Er beschreibt nicht nur ihre Schnittstelle, sondern auch Identität, Lifecycle, Ausführungsbedingungen, Sicherheit, Beobachtbarkeit, Abhängigkeiten und Kompatibilität.
- Identity & Manifest mit Factory-ID, Name, Version, Typ, Maintainer, Lizenz und Vertrauensherkunft.
- Lifecycle mit Install, Initialize, Start, Stop, Upgrade, Uninstall sowie Health/Readiness.
- Capability/API über versionierte Plugin-, OpenAPI-, gRPC- oder Event-Contracts inklusive Fehlercodes und Timeouts.
- Artifact-Verträge für typisierte Eingaben und Ausgaben, Schemas, Versionen, Checksums und Provenance.
- Execution-Angaben zu Plugin-Runtime, CPU/RAM/GPU, Storage, Job-Modell, Skalierung und Timeouts.
- Security-Regeln für Permissions, Secrets-Scopes, Network Egress, Isolierung und Audit Events.
- Observability über Logs, Metrics, Traces, Health, Job-Status und Korrelations-IDs.
- Frontend-Erweiterungspunkte mit Routing, Berechtigungen und Versionskompatibilität.
- Dependencies auf benötigte Platform-/Lab-Versionen, andere Capabilities und Backend-Services.
Die aufgeführten Vertragspunkte bilden den im Architekturkonzept vorgesehenen Mindestumfang. Konkrete Protokolle, Schemas und Versionsregeln werden je Factory-Implementierung festgelegt.
Qualität, Sicherheit und Abgrenzung
Kontrollierte Verantwortung für ALGF.
Für die Algorithmic Factory gelten nicht nur fachliche Ziele. Der Factory Contract verlangt ebenso nachvollziehbare Berechtigungen, Ausführungsgrenzen, Beobachtbarkeit und dokumentierte Übergaben.
Abgrenzung
Algorithmik beschreibt Lern- und Optimierungsverfahren; Modellarchitektur beschreibt strukturelle Komposition; Assembly kombiniert konkrete Modellkomponenten; Registry verwaltet die resultierenden Modellversionen.
Sicherheitsanforderung
Security-Regeln für Permissions, Secrets-Scopes, Network Egress, Isolierung und Audit Events.
Beobachtbarkeit und Nachweise
Observability über Logs, Metrics, Traces, Health, Job-Status und Korrelations-IDs.
Reifegrad und Roadmap
Planungsstand der Algorithmic Factory.
Die Algorithmic Factory ist mit dem Status „Konzept im Orthevs Factory-Katalog“ und der Roadmap-Einordnung „Phase 1 - Engineering Foundation, Priorität P0“ dokumentiert. Damit ist ihr Zielbild im Portfolio verortet; ein produktiver Umfang oder Liefertermin wird daraus nicht abgeleitet.
Nachvollziehbare Quellenbasis
Direkt aus dem Factory-Konzept abgeleitet.
Auftrag, Verantwortungsfelder, Abgrenzung, Artefakte, Verträge und Roadmap dieser Seite stammen aus dem versionierten Steckbrief der Algorithmic Factory (ALGF) und dem Architekturkonzept des AI & ML Engineering Lab.
Orthevs Factory Portfolio
Capabilities im Zusammenhang denken.
Factories werden über gemeinsame Verträge zu nachvollziehbaren Engineering-Abläufen verbunden — vom fachlichen Entwurf bis zum Betrieb.