- O GFT
- Newsroom - co się dzieje
- Komunikaty prasowe GFT
- Ramy MLOps
Ramy MLOps
Korzyści
Skalowalność i niezawodność solidnej architektury
Ramy MLOps zapewniają solidną architekturę i narzędzia do skalowania modeli uczenia maszynowego na produkcji.
Płynna współpraca i zgodność
Ramy MLOps upraszczają caly cykl życia uczenia maszynowego, od opracowania modelu do wdrożenia, umożliwiając zespołom efektywną współpracę przy jednoczesnym spełnieniu wymagań bezpieczeństwa i prawnych.
Skrócony czas wprowadzenia na rynek
MLOps automatyzuje opracowywanie i wdrażanie, zmniejszając opóźnienia i szybciej wprowadzając modele na produkcję.
Poradzenie sobie z kluczowymi wyzwaniami
MLOps są ukierunkowane na kluczowe wyzwania AI poprzez dostarczenie niezbędnej architektury zapewniającej skalowalność i niezawodność, czyli krytyczne wymagania dla wdrożenia modeli na produkcji. Tworzą one most nad, często trudną, przepaścią pomiędzy opracowaniem a wdrożeniem, pokonując przeszkody powiązane z działaniem, skalowalnością i spójnym funkcjonowaniem modelu w rzeczywistych zastosowaniach.
Zasady MLOps GFT
Uproszczone pozyskiwanie, wprowadzanie i przekształcanie danych
Ramy MLOps zapewniają efektywne i uproszczone operacje na danych, od ich pobierania i przekształcania do wprowadzania i przechowywania.
Modele modułowe i parametryzowalne
Ramy MLOps umożliwiają łatwe tworzenie modułów i parametryzację wyszkolonych modeli, co pozwala na szybkie regulacje i dopracowywanie.
Monitoring w czasie rzeczywistym i uczenie adaptacyjne
Wdrażamy mechanizmy ciągłego monitoringu i uczenia adaptacyjnego, przesyłającego alerty i umożliwiającego poprawne administrowanie i konserwację systemu.
Przyspiesz korzystając z ram MLOps
Umożliwienie proaktywnych regulacji, w celu zoptymalizowania wydajności fabryki.
Przewidywanie charakterystyki i zmian w środowisku produkcyjnym, zapobieganie problemom jakościowym oraz unikanie wad w wyniku końcowym.
Optymalizacja aktywów krytycznych dla kosztów, na przykład instalacji HVAC lub pieców hutniczych, pozwalająca osiągnąć znaczące oszczędności zużycia energii.
Prognozowanie warunków wpływających na maszyny umożliwia proaktywne planowanie konserwacji, zmniejszając nieplanowane przestoje.