MLOps
DataRobot MLOps大規模AI營運之完整解決方案。維持且進而大規模運用以體現AI的商業價值,防止不準確或不可靠的模型預測,破壞客戶信任,讓企業曝露於未知風險,且可能引發監管審查,協助組織改善其機器學習模型生命週期管理機制並將其標準化。

DataRobot MLOps

透過DataRobot MLOps平台可集中部署、監控、及管理您所有的線上模型。MLOps運用先進自動化機器學習模型健康度監控大幅改善模型品質,並且透過持續性的模型競爭機制(也就是“Champion/Challenger”模型機制)因應環境之快速變化,基於健全之治理架構確保其集中之線上機器學習模型運作流程正確運作,同時可與組織內其他團隊共同協作線上環境之管理作業。

自由選擇您模型建置與執行的環境

  • 機器學習監控Agents

  • 集中且高擴展性之監控系統

  • 彈性模型部署

自動化模型健康度監控及生命週期管理

  • 內建之資料科學專業

  • 持續之模型競爭

  • 線上診斷

內建治理、謙遜及公平性

  • Humble and Trusted AI

  • 模型核准流程

  • 機器學習數據軌跡

MLOps
  • 自由選擇您模型建置與執行的環境
  • 自動化模型健康度監控及生命週期管理
  • 內建治理(GOVERNANCE)、 謙遜(HUMILITY)及公平性(FAIRNESS)

自由選擇您模型建置與執行的環境

可依您所選擇之執行環境進行模型部署,包含任何雲端、地端、或者混合式環境。此外, 即便是已部署之既有模型亦可加入監控機制,透過單一且集中之機器學習維運平台即時取得模型運作及效能之最新狀態。

自動化模型健康度監控及生命週期管理

MLOps提供持續性之監控及評估以改善現有模型之效能,且不斷追蹤服務之健康度、準確度、及資料漂移。 您可以自行建立挑戰模型或者運用DataRobot領先業界之自動化機器學習平台自動化建立並測試挑戰模型。此持續評估流程可避免在變化多端或高度不穩定之環境下突如其來之效能衰減。

內建治理(GOVERNANCE)、謙遜(HUMILITY)及公平性(FAIRNESS)

MLOps提供可確保AI專案符合相關規範及可控之架構。Humble AI之功能可確保每一個預測之可信度,MLOps亦提供嚴密控管之核准流程,確保每個線上模型的部署及變動皆在安全且符合規範之狀態下進行,以滿足合規要求並降低風險。