Внедрение MLOps и автоматизация жизненного цикла ML-моделей
Строим инфраструктуру разработки, обучения и эксплуатации моделей машинного обучения - от экспериментов до промышленного продакшена
Строим инфраструктуру разработки, обучения и эксплуатации моделей машинного обучения —
от экспериментов до промышленного продакшена
Ускоряем внедрение AI-решений
От экспериментов Data Science к промышленным ML-сервисам
Прозрачно управляем ML-проектами
Контроль моделей, данных и затрат на всех этапах жизненного цикла
Снижаем стоимость эксплуатации AI
Оптимизация GPU-ресурсов и автоматизация ML-процессов
MLOps(MachineLearningOperations)—
это набор технологий и процессов, которые позволяют создавать, внедрять и управлять моделями искусственного интеллекта в промышленной эксплуатации. Если Data Science отвечает за создание моделей, то MLOps отвечает за их стабильную работу в бизнесе
Что дает внедрение
MLOps
1
Стандартизация разработки AI
- Единая среда разработки моделей
- Повторяемость экспериментов
- Централизованное хранение моделей и данных
2
Быстрое внедрение моделей
- Автоматизация обучения и тестирования
- Быстрый вывод моделей в продакшен
- Сокращение времени внедрения AI-решений
3
Масштабирование и управляемость
- Единая инфраструктура для всех команд
- Масштабирование AI-решений внутри компании
- Мониторинг моделей в реальном времени
Почему AI не доходят до бизнеса
1
Компании начинают внедрять AI
- Запускают пилотные проекты
- Создают первые модели
- Формируют команды и тестируют гипотезы
2
AI-разработка становится сложной и неуправляемой
- Каждая команда использует собственные инструменты
- Внедрение новых моделей занимает месяцы
- Решения трудно масштабировать
3
AI остается на стадии экспериментов
- Пилоты не переходят в промышленную эксплуатацию
- Модели работают нестабильно
- Бизнес не получает ожидаемого эффекта
ЧтовходитвуслугуMLOps
01
Аудит AI-инфраструктуры
Определяем, где возникают потери времени и сложности внедрения
02
03
04
05
01
Аудит AI-инфраструктуры
Определяем, где возникают потери времени и сложности внедрения
ТехнологическийстекMLOps
Контейнеризация, инфраструктура
ML-процессы
Эксперименты и модели
Мониторинг
Интеграция
ГдевнедряетсяMLOps
Ритейл и e-commerce
Прогноз спроса, динамическое ценообразование, рекомендательные системы
Банки и финтех
Скоринг, антифрод, модели оценки рисков
Производство
Контроль качества продукции, оптимизация технологических процессов, предиктивное обслуживание оборудования
Логистика и транспорт
Прогноз загрузки, оптимизация маршрутов, управление складскими операциями
Телеком
Прогноз оттока клиентов, анализ поведения пользователей, оптимизация сети
Агро-промышленность
Мониторинг здоровья животных, прогноз урожайности, анализ данных сенсоров и камер
Ритейл и e-commerce
Прогноз спроса, динамическое ценообразование, рекомендательные системы
Банки и финтех
Скоринг, антифрод, модели оценки рисков
Производство
Контроль качества продукции, оптимизация технологических процессов, предиктивное обслуживание оборудования
Логистика и транспорт
Прогноз загрузки, оптимизация маршрутов, управление складскими операциями
Телеком
Прогноз оттока клиентов, анализ поведения пользователей, оптимизация сети
Агро-промышленность
Мониторинг здоровья животных, прогноз урожайности, анализ данных сенсоров и камер
ПочемукомпаниивыбираютNeuroCore
Инженерная архитектура AI-систем
Проектируем архитектуру данных, ML-пайплайнов и MLOps-инфраструктуры для стабильной работы моделей
Item 1 of 5
