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.
MLOps: Zentrales Monitoring und Lifecycle Management für jedes Modell.
Deployen Sie Ihre Modelle noch heute! Schauen Sie sich Anleitungen in der DataRobot-Community an.
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.
