MLflow、Kubeflow、または Azure ML を使用した、データの取り込み、前処理、トレーニング、デプロイのための自動パイプライン。
MLOps ソリューション
機械学習モデルを運用可能にする 本番環境に対応した MLOps
データ サイエンスと本番環境の間のギャップを橋渡しします。自動化されたパイプラインとベスト プラクティスを使用して、大規模な ML モデルの構築、デプロイ、監視、維持を支援します。
MLOps ライフサイクル
実験から本番、そしてその先へ
01
データ管理
トレーニング データを取り込み、検証し、バージョン管理します。
02
モデル開発
追跡を使用してモデルを実験、トレーニング、検証します。
03
導入
CI/CD パイプラインを使用してモデルを本番環境にデプロイします。
04
モニタリングと再トレーニング
パフォーマンスを監視し、モデルを自動的に再トレーニングします。
Why MLOps is Essential
Most ML models never make it to production. MLOps changes that.
Faster Time to Production
Deploy models in days, not months, with automated pipelines.
Model Reliability
Ensure models perform consistently in production environments.
Scalability
Scale model training and inference to handle growing data volumes.
Governance & Compliance
Track model lineage, ensure reproducibility, and meet compliance requirements.
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