MLOps

Fornecendo os recursos que as equipes de Ciência de Dados e Operações de TI precisam trabalhar juntas para implantar, monitorar e gerenciar modelos de Machine Learning na produção.

A porcentagem de modelos de IA criados, mas nunca colocados em produção em grandes empresas foi estimada em 90% ou mais. Com investimentos maciços em equipes, plataformas e infraestrutura de ciência de dados, o número de projetos de IA está aumentando drasticamente – juntamente com o número de oportunidades perdidas. Infelizmente, a maioria dos projetos não mostra o valor que os líderes de negócios esperam e está introduzindo novos riscos que precisam ser gerenciados.

Barreiras do sucesso da IA

  • Dificuldade com a implantação. As equipes de ciência de dados estão usando uma variedade de plataformas, linguagens e estruturas de ML para criar modelos que podem não estar em conformidade com os requisitos para aplicativos de produção.

  • Gerenciando mudanças. Com modelos preditivos, a precisão da previsão pode diminuir sem alterações nos indicadores tradicionais de software, como uso de memória ou tempo de resposta, tornando impossível o uso de ferramentas tradicionais de monitoramento de desempenho de aplicativos.

  • Gerenciando a complexidade. Os aplicativos baseados em IA têm um ciclo de vida complexo, incluindo atualizações frequentes dos modelos e a introdução de novos modelos concorrentes para melhorar o desempenho, o que complica significativamente seu gerenciamento.

  • Gerenciamento de riscos e regulamentos. As aplicações de IA precisam de fortes práticas e ferramentas de governança para minimizar os riscos e garantir a conformidade regulamentar, que muitas organizações não implementaram.

Solução

O DataRobot MLOps oferece os recursos que as equipes de Ciência de Dados e Operações de TI precisam trabalhar juntas para implantar, monitorar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina na produção e controlar seu uso em ambientes de produção. Com DataRobot MLOps e Governança, as empresas podem:

  • Implemente com facilidade projetos de machine learning a partir de qualquer plataforma ML em modernas infraestruturas de produção, como Kubernetes e Spark, em qualquer nuvem ou on-premise.

  • Monitore aplicativos baseados em ML para problemas de desempenho com recursos centrados em ML, como análise de desvio de dados, métricas específicas de modelo e monitoramento e alertas de infraestrutura.

  • Gerencie a dinâmica dos aplicativos de machine learning com a capacidade de atualizar modelos com frequência, testar novos modelos competitivos e alterar aplicativos rapidamente, enquanto continua atendendo aos aplicativos de negócios.

  • Imponha políticas de governança relacionadas à implantação de ML e capture os dados necessários para práticas fortes de governança, incluindo quem está publicando modelos, por que mudanças estão sendo feitas e quais modelos foram implementados ao longo do tempo.

Obtenha valor tangível e ROI da IA com DataRobot MLOps e governança:
Implantação do modelo em horas, não em meses
Monitoramento contínuo da integridade do ML
Gerenciamento de modelo em tempo real
Melhores práticas de governança de ML incorporadas

Com o DataRobot MLOps, os líderes empresariais podem:

Obter o caminho mais rápido e seguro para o valor da IA automatizando a implantação, otimização contínua e governança de aplicativos de machine learning em produção.
Escale a adoção de machine learning em toda a empresa com práticas e ferramentas específicas de IA para que você possa entregar resultados hoje e ter capacidade para amanhã.
Facilite a colaboração de suas equipes de Ciência de Dados e TI / Ops para trabalharem juntas para criar valor a partir de aplicativos orientados por ML.
Diminua o risco para a organização, implementando ferramentas e práticas de governança fortes para projetos de machine learning em produção.
Se você deseja uma demonstração ao vivo de como o DataRobot funciona ou gostaria de discutir a adequação ao seu projeto, envie um email info@datarobot.com