MLOps

Czym się zajmujemy

Uczynić cykl życia nudnym

Modele są wersjonowane wraz z danymi i kodem, które je wytworzyły, wdrażane przez proces, a nie ręcznie, i udostępniane za stabilnym interfejsem. Skuteczność i rozkład danych wejściowych są monitorowane, więc dryf jest wykrywany, a nie wnioskowany z wyników biznesowych. Ponowne trenowanie jest zaplanowane lub wyzwalane, oceniane na wydzielonym zbiorze i promowane tylko wtedy, gdy pokona to, co działa. Wycofanie jest zwykłą operacją.

Typowe zastosowania

Typowe zastosowania

• Przeniesienie modeli działających z notatników do nadzorowanego procesu wdrożeniowego.
• Wykrywanie dryfu w modelach, których skuteczności nikt obecnie nie śledzi.
• Zapewnienie odtwarzalności dla modeli wspierających decyzje regulowane.
• Zautomatyzowanie ponownego trenowania, które dziś jest ręczną czynnością, o której ktoś pamięta.

Bezpieczeństwo i nadzór

Bezpieczeństwo i ład

To, gdzie dane mogą być przetwarzane, jest kwestią konfiguracji, a nie założenia: modele mogą działać we własnej dzierżawie chmurowej lub na Państwa własnym sprzęcie, jeśli wymaga tego rezydencja lub izolacja. Ruch przechodzący przez bramę jest uwierzytelniany, przypisywany do zespołu i rejestrowany, co umożliwia zarówno ścieżkę audytu, jak i model kosztowy.

Dlaczego TeamExtension.ai

To zwykła inżynieria zastosowana do modeli

Wersjonowanie, procesy, monitorowanie i wycofywanie to rozwiązane problemy w oprogramowaniu; do modeli stosuje się je po prostu niekonsekwentnie, bo modele przyszły z nauki o danych, a nie z inżynierii. Wnosimy dyscyplinę inżynierską, nie odrzucając tego, co zbudował zespół data science.

Najczęstsze pytania

Najczęstsze pytania