Habilitação de IA / MLOps
Leve os modelos de IA e de ML do notebook a sistemas de produção confiáveis, monitorados e governados.
Visão geral
A habilitação de IA e MLOps aplica a disciplina de DevOps ao machine learning para que os modelos passem de experimentos a sistemas de produção confiáveis. Construímos pipelines para o treinamento, a validação e a implantação, configuramos o versionamento de modelos e dados, bem como um registro de modelos, e adicionamos monitoramento de desempenho, deriva e custos, além dos controles de governança e segurança que a IA responsável em produção exige.
Metodologia & Padrões
Práticas de MLOps incluindo CI/CD para machine learning, registro e versionamento de modelos, e monitoramento de deriva e desempenho, alinhadas ao NIST AI Risk Management Framework para a governança e construídas sobre plataformas de ML em nuvem em AWS, Azure e GCP.
O que está incluído
O que você recebe
Perguntas Frequentes
O MLOps estende o DevOps para lidar com o que é próprio do machine learning, onde você versiona os dados e os modelos tanto quanto o código, onde o mesmo código pode se comportar de forma diferente à medida que os dados mudam, e onde os modelos se degradam ao longo do tempo pela deriva. Ele adiciona registros de modelos, pipelines de retreinamento e monitoramento de deriva sobre a CI/CD padrão.
Sim. A IA em produção precisa de mais do que um pipeline de implantação. Alinhamos as práticas ao NIST AI Risk Management Framework, adicionamos controles para a segurança dos dados e dos modelos, monitoramento de deriva e abusos, e trilhas de auditoria, para que sua IA não apenas funcione, mas funcione de forma responsável e defensável.