Ramy MLOps

Opracowane przez GFT Spain
29. października 2024
Prezentowane ramy MLOps, opracowane w celu pokonania wyzwań związanych z wdrożeniem systemów AI na produkcji, pozwalają zautomatyzować każdy etap, od przygotowania danych do opracowania i wdrożenia modelu. Przyspieszają one cykle szkoleń dzięki płynnej skalowalności, co zapewnia przygotowanie zoptymalizowanych i niezawodnych modeli.

Close-up of a man wearing glasses, reflecting computer screens filled with data, representing the focus on machine learning operations (MLOps) in data-driven environments.
Learn about the latest trends and advancements in MLOps through this visual representation of a data-driven expert analyzing complex datasets on multiple screens, emphasizing the role of machine learning in operational processes.

Korzyści

Skalowalność i niezawodność solidnej architektury

Płynna współpraca i zgodność

Skrócony czas wprowadzenia na rynek

Poradzenie sobie z kluczowymi wyzwaniami

 Venn diagram showing the intersection of Machine Learning Models, Data, and CI/CD Software Engineering, illustrating the concept of MLOps at the center.
MLOps is the practice that integrates Machine Learning models, data management, and CI/CD software engineering to streamline and scale AI projects. GFT’s MLOps solutions enable businesses to operationalize AI and machine learning with efficiency, ensuring consistent, automated deployment and lifecycle management of machine learning models.

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.

Skuteczne szkolenie i wdrażanie modeli AI

Zasady MLOps GFT

Powszechne przypadki zastosowania

Przyspiesz korzystając z ram MLOps