Ihre Modelle waren gestern noch akkurat. Was ist mit heute?
In einer volatilen Welt können sich Ihre Machine-Learning-Modelle schnell in Risiken verwandeln. Wenn Ihre Modelle mit Bedingungen konfrontiert werden, die in den Trainingsdaten nicht vorkommen, führt das zu ungenauen und unzuverlässigen Prognosen, die das Vertrauen in Ihr Unternehmen gefährdet. Darüber hinaus sind die meisten Bereitstellungsprozesse für Machine Learning heute manuell und komplex und umfassen die Bereiche Data Science, Fachabteilung und IT. Dadurch ist es schwieriger, Probleme bei der Modellleistung zu erkennen und zu beheben.
Um KI-Adoption zu skalieren und so neue Chancen zu nutzen, benötigt jedes Unternehmen eine bessere Methode, um den vollständigen Lebenszyklus aller Modelle in der Produktionsphase ganzheitlich im gesamten Unternehmen bereitzustellen und zu verwalten.
DataRobot MLOps bietet ein Center of Excellence für KI in der Produktionsphase. So können Sie alle produktiven Modelle an einem einzigen Ort bereitstellen, überwachen, verwalten und steuern – unabhängig davon, wie sie erstellt bzw. wann und wo sie bereitgestellt werden.
Überwachen Sie Ihre bestehenden Modelle mit nur wenigen Zeilen Code.
Sie können Ihre vorhandenen Modelle schnell so konfigurieren, dass sie mit MLOps integriert werden – unabhängig davon, wie sie erstellt oder wo sie bereitgestellt werden. Mit nur wenigen Codezeilen erhalten Sie sofortigen Zugriff auf verlässliche ML-Überwachung um den Lebenszyklus Ihrer gesamten Produktions-AI zu verwalten.
Entwickeln und betreiben Sie Ihre Modelle überall
With MLOps, you can easily deploy any model to your production environment of choice, on-prem, in the cloud, or hybrid. By instrumenting MLOps monitoring agents, you can add monitoring to any existing production model already deployed.
MLOps makes it easy to deploy models written in any open-source language or library and expose a production-quality, REST API to support real-time or batch predictions. MLOps also offers built-in, write-back integrations to systems such as Snowflake and Tableau.
Automatisierte Überwachung des Modellzustands und Lifecycle Management
MLOps provides constant monitoring and production diagnostics to improve the performance of your existing models. Best practice ML monitoring right out of the box enables you to track service health, accuracy, and data drift to explain why your model is degrading. Build your own challenger models or use our industry-leading AutoML product to build and test them for you. MLOps gives you constant evaluation and continuous learning capabilities that allow you to avoid surprise changes in model performance down the road — a situation becoming only too familiar in today’s dynamic and volatile world.
Integrierte Governance, Humility und Fairness
MLOps establishes a framework that helps to maintain the governance process for your AI projects across your entire organization. With customizable governance policies, you will have complete control over the access, review, and approval workflows. It will also allow you to access the history of prediction activity and model updates for regulatory compliance. This means you always know what models have been created, as well as how they are used and updated.
With the Humility feature, you can configure rules that enable models to recognize, in real-time, when they make uncertain predictions. Check out MLOps 101 by DataRobot to learn more.
Einstieg in MLOps: Die Grundlage für Ihre KI-Strategie
Machine Learning Operations (MLOps) ermöglicht es Unternehmen, viele der Probleme auf dem Weg zu verlässlichen Vorhersagen zu überwinden. Dabei stellt DataRobot eine technologische Grundlage für das Lyfecycle Management von Machine Learning durch Automatisierung und Skalierbarkeit dar. Schauen Sie sich diesen MLOps-Leitfaden von DataRobot an.
