Tools
Eigene oder integrierte Werkzeuge werden über Adapter und begrenzte Berechtigungen eingebunden.
ToolsAI & ML Engineering Lab · Training & Research
Training Factory
Training, Fine-Tuning, verteiltes Training, Checkpoints, Hardware- und Runtime-Profile.
TRFAMEL Factory
Aufgabe
Eine klar abgegrenzte Capability.
Training, Fine-Tuning, verteiltes Training, Checkpoints, Hardware- und Runtime-Profile. Die Factory ist dem Bereich „Training & Research“ zugeordnet und wird innerhalb des AI & ML Engineering Lab über versionierte Verträge eingebunden.
Ziel und Vision
Fachliche Tiefe, anschlussfähig an die Plattform.
Diese Factory wird als Plugin des AMEL-Lab-Microservice verstanden. Sie ist kein eigenständiger Lab-Microservice, sondern wird vom AMEL Core über Factory Manager, Manifest, Permissions und Capability Contracts installiert, versioniert, autorisiert und ausgeführt. Interne Kommunikation erfolgt über definierte API-/Contract-Schichten.
Orthevs soll sich zu einem einheitlichen und erweiterbaren Engineering-Ökosystem für Software Engineering, AI/ML, Data Engineering, Cybersecurity, Cloud Infrastructure und weitere IT-Disziplinen entwickeln. Fachliche Fähigkeiten werden in Labs gekapselt und über dokumentierte Verträge wiederverwendbar gemacht.
Technische Ausführung
Factory, Tool und Engine haben unterschiedliche Rollen.
Die Factory kapselt die fachliche Capability und ihren Lifecycle. Tools stellen bedienbare technische Funktionen bereit; Engines übernehmen spezialisierte Verarbeitung oder Ausführung. Konkrete Zuordnungen werden je Factory-Konzept und Release ausgewiesen.
Engines
Wiederverwendbare Ausführungskomponenten arbeiten hinter dem Factory Contract und bleiben austauschbar.
EnginesPraxis
Einsatzmöglichkeiten
- Training, Fine-Tuning und verteiltes Training als nachvollziehbare Factory Runs ausführen.
- Checkpoints, Hardwareprofile, Runtime-Profile und Ressourcenanforderungen erfassen.
- Trainingsläufe mit Experimentation, Dataset, Algorithmic und Model Architecture verbinden.
- Reproduzierbarkeit über Parameter, Seeds, Code-/Container-Digests und Metriken unterstützen.
Ergebnisse
Geplante Artefakte und Verantwortung
Die Dokumentation beschreibt das fachliche Zielbild. Konkrete Implementierungen sollen typisierte, versionierte und prüfbare Ergebnisse liefern.
Geplante Artefakte
- factory.manifest.yaml für Identity, Version, Runtime, Permissions, Capabilities und Dependencies.
- contracts/ für OpenAPI-, gRPC- oder Event-Verträge.
- schemas/ für typisierte Eingaben, Ausgaben, Artefakte und Provenance.
- src/ für Factory-Logik, Adapter und Runtime-Integration.
- tests/ für Contract-, Lifecycle-, Security- und Integrationsprüfungen.
Fachliche Verantwortung
- Training, Fine-Tuning und verteiltes Training als nachvollziehbare Factory Runs ausführen.
- Checkpoints, Hardwareprofile, Runtime-Profile und Ressourcenanforderungen erfassen.
- Trainingsläufe mit Experimentation, Dataset, Algorithmic und Model Architecture verbinden.
- Reproduzierbarkeit über Parameter, Seeds, Code-/Container-Digests und Metriken unterstützen.
Integration
Factory-Vertrag
Die Capability bleibt installierbar und austauschbar, indem Identität, Lifecycle, Schnittstellen, Security und Observability ausdrücklich beschrieben werden.
- 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.
Verantwortungsgrenzen
Abgrenzung und Zusammenspiel
Diese Factories bilden den reproduzierbaren Forschungs- und Trainingskontext ab: Runs, Parameter, Metriken, Suchräume, Benchmarks und wiederholbare Ergebnisse.
Orthevs Factory Portfolio
Capabilities im Zusammenhang denken.
Factories werden über gemeinsame Verträge zu nachvollziehbaren Engineering-Abläufen verbunden — vom fachlichen Entwurf bis zum Betrieb.