MLOps 解决方案

充满信心地在生产中部署、监控和扩展机器学习模型

MLOps 解决方案

运用您的机器学习模型 生产就绪 MLOps

弥合数据科学和生产之间的差距。我们通过自动化管道和最佳实践帮助您大规模构建、部署、监控和维护 ML 模型。

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MLOps Solutions

我们的 MLOps 解决方案

适用于生产 ML 系统的端到端 MLOps 服务

机器学习管道自动化
使用 MLflow、Kubeflow 或 Azure ML 进行数据引入、预处理、训练和部署的自动化管道。
模型部署
通过 A/B 测试、金丝雀部署和自动扩展将模型部署到生产环境。
模型监控
持续监控模型性能、漂移检测和自动再训练。
特征商店
集中式特征管理并为一致的模型输入提供服务。
模型版本控制
模型、实验和数据集的版本控制具有完全的可重复性。
机器学习基础设施
用于在云平台上进行训练和推理的可扩展基础设施。

MLOps 生命周期

从实验到生产及其他

01
数据管理

摄取、验证和版本化您的训练数据。

02
模型开发

通过跟踪实验、训练和验证模型。

03
部署

使用 CI/CD 管道将模型部署到生产环境。

04
监控和再培训

自动监控性能并重新训练模型。

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.

MLOps Benefits

Ready to operationalize your ML models? Let's talk

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