Внедрение AI / MLOps
Переведите модели AI и ML из ноутбука в надёжные, контролируемые и управляемые системы продакшена.
Обзор
Внедрение AI и MLOps применяет дисциплину DevOps к машинному обучению, чтобы модели переходили от эксперимента к надёжным системам продакшена. Мы строим конвейеры для обучения, проверки и развёртывания, внедряем версионирование моделей и данных, а также реестр моделей и добавляем мониторинг производительности, дрейфа и затрат, а также средства контроля управления и безопасности, которых требует ответственный ИИ в продакшене.
Методология и стандарты
Практики MLOps, включая CI/CD для машинного обучения, реестр и версионирование моделей и мониторинг дрейфа и производительности, согласованные с NIST AI Risk Management Framework для управления и построенные на облачных ML-платформах AWS, Azure и GCP.
Что входит
Что вы получаете
Часто задаваемые вопросы
MLOps расширяет DevOps для управления тем, что специфично для машинного обучения, где вы версионируете данные и модели не меньше, чем код, где один и тот же код может вести себя по-разному по мере изменения данных и где модели деградируют со временем из-за дрейфа. Он добавляет реестры моделей, конвейеры переобучения и мониторинг дрейфа поверх стандартного CI/CD.
Да. ИИ в продакшене нуждается в большем, чем конвейер развёртывания. Мы согласовываем практики с NIST AI Risk Management Framework, добавляем средства контроля для безопасности данных и моделей, мониторинг дрейфа и злоупотреблений и аудиторские следы, чтобы ваш ИИ не просто работал, но делал это ответственно и обоснованно.