MLOps | NowVertical

MLOP

Las empresas pueden crear modelos de aprendizaje automático, pero sin operaciones estructuradas son lentos de implementar, difíciles de escalar y pierden precisión rápidamente.
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La metodología mLOps de NowVertical aplica los principios, la automatización y la gobernanza de DevOps a todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, lo que garantiza que los modelos sean reproducibles, confiables y brinden un valor empresarial sostenido en la producción.

Automatización del ciclo de vida modelo

Automatice los procesos de capacitación, validación, implementación y reentrenamiento para acelerar la generación de valor.

Gobernanza y cumplimiento de modelos

Integre los flujos de trabajo de aprobación, los registros de auditoría y las comprobaciones de parcialidad e imparcialidad en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.

Monitorización y optimización continuas

Realice un seguimiento de la desviación, el rendimiento y el costo del modelo en tiempo real con la optimización y el reentrenamiento automatizados.

Liberar el valor de las inversiones en aprendizaje automático

Las empresas han invertido mucho en equipos de ciencia de datos, plataformas en la nube y herramientas de inteligencia artificial. Sin embargo, sin los MLOP, los modelos nunca van más allá de la experimentación.

Con NowVertical, usted:

Ponga en funcionamiento los modelos existentes y asegúrese de que ofrecen un ROI sostenido

Maximice los servicios de IA en la nube (Vertex AI, Azure ML, SageMaker) con gobernanza y automatización

Reduzca el desperdicio de proyectos fallidos o estancados al convertir la experimentación en líneas de producción

Acelere el tiempo de generación de valor escalando modelos comprobados en múltiples unidades de negocio

Unificar el aprendizaje automático, el desarrollo y las operaciones en un ciclo de vida continuo

El aprendizaje automático a escala es más que la creación de modelos: se trata de crear un ciclo de vida repetible, gobernado y automatizado. mLOps integra el aprendizaje automático (ML), el desarrollo (desarrollo) y las operaciones (Ops) en un ciclo continuo, lo que garantiza que los modelos pasen sin problemas de la experimentación a la producción y, al mismo tiempo, mantengan la precisión, la conformidad y la rentabilidad a lo largo del tiempo.

La primera etapa garantiza que los datos y los modelos estén listos para la empresa, sean precisos y estén gobernados

Datos

Agregue datos de varios sistemas empresariales (ERP, CRM, IoT, fuentes no estructuradas).

Aplica controles de gobierno, linaje y calidad de los datos para garantizar la confianza.

Prepare conjuntos de datos de capacitación que sean equilibrados, imparciales y que cumplan con la normativa (GDPR, HIPAA, etc.).

modelo

Entrene y pruebe varios algoritmos para identificar el enfoque óptimo para el problema empresarial.

Implemente el control de versiones de modelos para realizar un seguimiento de las iteraciones.

Documente los metadatos, los puntos de referencia de rendimiento y las suposiciones para la gobernanza y la reproducibilidad.

La aplicación de los principios de DevOps al aprendizaje automático garantiza la reproducibilidad y la escalabilidad

Crear

Desarrolle oleoductos modelo y código de soporte en entornos estandarizados.

Aproveche marcos como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn

Haga cumplir los estándares de codificación, la revisión por pares y el diseño de canalizaciones modulares.

Verificar

Automatice las pruebas unitarias, la detección de sesgos y la validación de precisión.

Compare el rendimiento en varios conjuntos de datos y escenarios.

Garantice los controles de cumplimiento (imparcialidad, explicabilidad, transparencia).

Paquete

Modelos en contenedores (Docker, Kubernetes) para su portabilidad.

Combine el código, las dependencias y las configuraciones para una implementación uniforme.

Registre modelos empaquetados en un registro de modelos con flujos de trabajo completos de aprobación y linaje.

La primera etapa garantiza que los datos y los modelos estén listos para la empresa, sean precisos y estén gobernados

Planear

Defina las políticas de implementación, las estrategias de implementación (versiones canarias, pruebas A/B) y los SLA empresariales.

Asigne los resultados del modelo a las aplicaciones posteriores (paneles, flujos de trabajo, API).

Alinéese con los KPI empresariales para medir el éxito del modelo después de la implementación.

Liberar

Automatice las implementaciones mediante canalizaciones de CI/CD.

Establezca flujos de trabajo de aprobación para entornos sensibles al riesgo (finanzas, atención médica).

Permita las implementaciones de reversión y azul-verde para minimizar el riesgo de producción.

Configurar

Optimice la infraestructura en términos de costos y escalabilidad (clústeres con escalamiento automático, uso de GPU/TPU).

Aplica las políticas de IAM (gestión de identidades y accesos) y de seguridad.

Ajuste las canalizaciones para garantizar la latencia, el rendimiento y el cumplimiento de los SLA.

Supervisar

Realice un seguimiento de la precisión, la deriva y la imparcialidad del modelo a lo largo del tiempo.

Supervise el uso de la infraestructura y la rentabilidad.

Proporcione pistas de auditoría e informes de cumplimiento para los reguladores y las partes interesadas.

¿Se enfrenta a los siguientes desafíos con sus proyectos de aprendizaje automático?

Los modelos no escalan

En silos integrados, atrapados en los ordenadores portátiles, rara vez se implementan en toda la empresa.

El rendimiento cae rápidamente

Los problemas de deriva, sesgo y calidad de los datos no se controlan una vez que los modelos están activos.

Falta de gobernabilidad

No hay un linaje, aprobación o auditabilidad claros en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.

Experimentación lenta

Los procesos manuales hacen que la iteración sea costosa y lleve mucho tiempo.

Tecnologías clave

Aprovechamos las plataformas líderes para industrializar los MLOP

NowVertical le ayuda a industrializar el aprendizaje automático al conectar el desarrollo de modelos con la implementación, la supervisión y la gobernanza a escala.

Ponga en práctica el aprendizaje automático con Vertex AI, conectando el entrenamiento, la implementación y la supervisión de modelos en un flujo de trabajo unificado.

Ciclo de vida completo del aprendizaje automático en Azure Machine Learning, que permite operaciones de modelos gobernadas, reproducibles y escalables.

Industrialice el aprendizaje automático con SageMaker, ofreciendo formación, implementación y supervisión a escala empresarial.

Habilite las integraciones de MLOps proporcionando canalizaciones de datos seguras y gobernadas hacia plataformas como SageMaker, Azure ML y Vertex AI.

Saque el máximo partido a sus inversiones en tecnología con