掩模组1

MLOps

你们的机器学习操作和生产AI卓越中心


昨天你的模型是准确的. 今天怎么样?

在一个不稳定的世界里,你的机器学习模型可以迅速从资产变成负债. 当面对训练数据中没有遇到的条件时, 您的模型将做出不准确和不可靠的预测,这将破坏消费者的信任,并为业务引入风险. 另外, 目前,大多数机器学习部署流程都是手动的, 复杂的, 跨越数据科学, 业务, 以及IT组织阻碍模型性能问题的快速检测和修复.

保持现有的人工智能采用水平和规模,以利用新的机会, 每个组织都需要更好的方法来部署和管理整个企业中所有生产模型的生命周期.

DataRobot MLOps 为您的生产AI提供卓越的中心. 这为您提供了一个部署位置, 监控, 管理, 并管理生产中的所有模型, 不管它们是如何创建的,也不管它们是何时何地部署的.


MLOps图

只用几行代码就可以监控现有的模型

您可以快速配置现有模型以使用MLOps,而不管它们是如何构建的或部署在哪里. 只需要几行代码, 您将立即访问建立在健壮的治理框架上的高级ML监控,以管理所有生产AI的生命周期.

  • 添加几行代码
  • 代理广播到MLOps
  • 实时获取服务运行状况
  • 监测数据漂移和准确性
  • 自动再培训和挑战者模型
MLOps代理. 针对任何模型的集中监视和生命周期管理

阅读更多

今天就部署模型! 在DataRobot社区查看演练

阅读更多

在任何地方构建和运行您的模型

与MLOps, 您可以轻松地将任何模型部署到所选择的生产环境中, on-prem, 在云中, 或混合. 通过测量MLOps监控代理, 您可以向已经部署的任何现有生产模型添加监视.

MLOps使部署使用任何开源语言或库编写的模型变得容易,并公开产品质量的模型, REST API 支持实时或批量预测. MLOps还提供内置的回写集成系统,如Snowflake和Tableau.

自动化模型运行状况监视和生命周期管理

MLOps提供持续的监控和生产诊断,以改进现有模型的性能. 最佳实践ML即时监视使您能够跟踪服务运行状况, 精度, 数据漂移来解释模型退化的原因. 构建您自己的挑战者模型或使用ob真人游戏行业领先的AutoML产品为您构建和测试它们. MLOps为您提供持续评估和持续学习的能力,使您能够避免未来模型性能的意外变化——在当今动态和不稳定的世界中,这种情况变得太熟悉了.

嵌入式治理、谦逊和公平

MLOps建立了一个框架,帮助维护整个组织内AI项目的治理过程. 使用可定制的治理策略, 您将完全控制访问权限, 审查, 审批工作流. 它还允许您访问预测活动和模型更新的历史记录,以实现法规遵从性. 这意味着您总是知道创建了什么模型,以及如何使用和更新它们.

谦逊的特点, 您可以配置使模型能够识别的规则, 在实时, 当他们做出不确定的预测时. 看看 DataRobot的MLOps 101 要了解更多.


MLOps 101:你的AI策略的基础

机器学习操作(MLOps)通过提供通过自动化和可扩展性管理机器学习生命周期的技术支柱,使组织能够缓解许多具有ROI的人工智能道路上的问题. 看看DataRobot的MLOps指南.

得到指导

datarrobot MLOps电子书资源卡