Profesionální MLOps

Správné kontinuální dodávání a automatizace vývoje v oblasti strojového učení

Zjistit více

Vývoj strojového učení ve velkém

MLOps je postup, který spojuje principy strojového učení (ML) a DevOps a automatizuje tak celý životní cyklus ML, od přípravy dat až po nasazení a monitorování modelů. To pomáhá zajistit, aby modely ML byly vyvíjeny, nasazovány a udržovány konzistentním a spolehlivým způsobem.

A partial list of logos of technology Gauss Algorithmic uses

Gauss MLOps

Naše 3 pilíře úspěchu z +50 projektů ve více než 10 průmyslových odvětvích

Vzdělávání lidí

Jsme přesvědčeni, že je nezbytné vzdělávat v oblasti MLOps celý tým, od datových vědců přes inženýry až po provozní pracovníky. To pomáhá zajistit, aby každý chápal svou roli v životním cyklu ML a mohl efektivně spolupracovat.

Design na míru

Před návrhem platformy MLOps věnujeme čas pochopení specifických potřeb a požadavků našich klientů. Tím je zajištěno, že platforma odpovídá svému účelu a potřebám podniku.

Umožnění spolupráce

Jsme přesvědčeni, že spolupráce je pro úspěšné MLOps zásadní. Poskytujeme nástroje a procesy, které usnadňují spolupráci mezi datovými vědci, inženýry a provozními pracovníky.

MLOps případová Studie

MLOps pro mobilního operátora

CEE Mobilní Operator
100+
Modely, které mají být nasazeny
12
vyškolení inženýři
2
clustery kubernetes

Společnost Gauss Algorithmic spolupracovala s mobilním operátorem na návrhu a implementaci platformy MLOps postavené na mlFlow a Prefect na sdílené platformě Kubernetes. Platforma byla navržena tak, aby byla bezpečná, škálovatelná a snadno použitelná.

Implementace platformy MLOps trvala jen několik týdnů, včetně školení týmu datové vědy. Mobilní operátor je nyní schopen nasazovat ML modely rychleji a spolehlivěji a pozoruje výrazné zlepšení výkonu svých ML modelů.

A screen shot of mlflow with telco workflows