Activation de l'IA / MLOps
Faites passer les modèles d'IA et de ML du notebook à des systèmes de production fiables, surveillés et gouvernés.
Aperçu
L'activation de l'IA et du MLOps applique la discipline DevOps au machine learning afin que les modèles passent de l'expérimentation à des systèmes de production fiables. Nous construisons des pipelines pour l'entraînement, la validation et le déploiement, mettons en place le versionnement des modèles et des données ainsi qu'un registre de modèles, et ajoutons une surveillance des performances, de la dérive et des coûts, ainsi que les contrôles de gouvernance et de sécurité que l'IA responsable en production exige.
Méthodologie et standards
Pratiques MLOps incluant la CI/CD pour le machine learning, le registre et le versionnement des modèles, et la surveillance de la dérive et des performances, alignées sur le NIST AI Risk Management Framework pour la gouvernance et construites sur des plateformes ML cloud d'AWS, Azure et GCP.
Ce qui est inclus
Ce que vous recevez
Questions fréquentes
Le MLOps étend le DevOps pour gérer ce qui est propre au machine learning, où vous versionnez les données et les modèles autant que le code, où le même code peut se comporter différemment à mesure que les données changent, et où les modèles se dégradent avec le temps par la dérive. Il ajoute des registres de modèles, des pipelines de réentraînement et la surveillance de la dérive par-dessus la CI/CD standard.
Oui. L'IA en production a besoin de plus qu'un pipeline de déploiement. Nous alignons les pratiques sur le NIST AI Risk Management Framework, ajoutons des contrôles pour la sécurité des données et des modèles, une surveillance de la dérive et des abus, et des pistes d'audit, afin que votre IA ne se contente pas de fonctionner mais le fasse de façon responsable et défendable.