KI- / MLOps-Befähigung
Bringen Sie KI- und ML-Modelle vom Notebook zu zuverlässigen, überwachten und gesteuerten Produktionssystemen.
Überblick
Die KI- und MLOps-Befähigung wendet die DevOps-Disziplin auf maschinelles Lernen an, damit Modelle vom Experiment zu zuverlässigen Produktionssystemen übergehen. Wir bauen Pipelines für Training, Validierung und Bereitstellung, richten die Versionierung von Modellen und Daten sowie eine Modellregistry ein und ergänzen eine Überwachung von Leistung, Drift und Kosten sowie die Governance- und Sicherheitskontrollen, die verantwortungsvolle KI in der Produktion erfordert.
Methodik & Standards
MLOps-Praktiken einschließlich CI/CD für maschinelles Lernen, der Modellregistry und der Versionierung und der Überwachung von Drift und Leistung, ausgerichtet am NIST AI Risk Management Framework für die Governance und gebaut auf ML-Cloud-Plattformen von AWS, Azure und GCP.
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Das erhalten Sie
Häufig gestellte Fragen
MLOps erweitert DevOps, um das zu verwalten, was dem maschinellen Lernen eigen ist, wo Sie Daten und Modelle ebenso versionieren wie Code, wo sich derselbe Code unterschiedlich verhalten kann, während sich die Daten ändern, und wo Modelle mit der Zeit durch Drift degradieren. Es ergänzt Modellregistries, Pipelines für das Neutraining und die Überwachung der Drift über die standardmäßige CI/CD hinaus.
Ja. KI in der Produktion benötigt mehr als eine Bereitstellungspipeline. Wir richten die Praktiken am NIST AI Risk Management Framework aus, ergänzen Kontrollen für die Sicherheit von Daten und Modellen, eine Überwachung von Drift und Missbrauch und Audit-Spuren, sodass Ihre KI nicht nur funktioniert, sondern dies auf verantwortungsvolle und vertretbare Weise tut.