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MLOps与十大网赌网址登陆

部署、监视和管理生产中的机器学习模型和项目.

 

将项目部署到生产环境

部署器是运营商管理十大网赌网址登陆项目版本和API部署的中心.

为批处理和实时评分管理代码环境和基础设施依赖关系, 并跨开发部署bundle和API服务, 测验, 并为更新提供一个健壮的方法.

 

可靠的批操作

十大网赌网址登陆自动化节点是专门的生产服务器,用于执行日常生产任务的场景,如更新数据, 令人耳目一新的管道, 以及基于计划或触发器的监控或再培训模型.

使用这些专用的执行服务器, 多个AI项目在可靠、隔离的生产环境中平稳运行.

 

API服务的实时结果

通过十大网赌网址登陆 API节点按需提供答案——具有弹性, 可动态扩展云资源以满足不断变化的需求的高可用性基础设施.

只需点击几下, 为实时模型推理生成REST API端点, 代码功能, SQL查询, 数据集查找, 导致更多由人工智能驱动的下游应用和流程.

 

监控 & 漂移检测

一旦AI项目启动并在生产中运行, 十大网赌网址登陆监控管道,以确保所有流程按计划执行,并在出现问题时向操作人员发出警报.

模型评估存储捕获并可视化性能度量,以确保实时模型随着时间的推移继续交付高质量的结果. 当模型降级时, 内置漂移分析有助于运营商检测和调查潜在数据, 性能, 或者预测漂移来告知下一步.

 

模型再训练与比较

生产模型需要定期根据更新的数据或移动的条件进行更新. 团队既可以手工重构模型,也可以根据计划或特定的触发器设置自动再培训, 例如重要数据或性能漂移.

在数据库中进行综合模型比较, 数据科学家和ML操作人员对候选模型进行冠军/挑战者分析,以便对在生产中部署的最佳模型做出明智的决定.

 

带有DevOps api的CI/CD

健壮的api使IT和ML操作人员能够从外部编排系统以编程方式执行十大网赌网址登陆操作,并将MLOps任务合并到现有的数据工作流中. 十大网赌网址登陆集成了DevOps团队已经使用的工具, 像詹金斯, GitLabCI, 特拉维斯CI, 或Azure pipeline.

 

模型压力测试和自动文档化

通过模拟真实世界数据质量问题的一系列压力测试, ML算子通过评估模型的鲁棒性和在不利条件下的行为来降低风险, 部署之前.

自动生成的, 模型和管道的可定制文档帮助团队为了可再现性和遵从性目的保留关键的项目上下文,同时减少手工文档的负担.

走得更远

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