Nossa metodologia MLOps oferece AI escaláveis de forma rápida e eficaz.
O Aprendizado de Máquina (ML) é uma forma de AI permite que um sistema aprenda continuamente a partir de data algoritmos eficazes, em vez de programação explícita. Ele oferece um valor potencial para empresas que utilizam data compreender melhor as mudanças sutis no comportamento, nas preferências e nos níveis de satisfação de seus clientes.
Mas, apesar dessas capacidades, o aprendizado de máquina também traz desafios e riscos. Em primeiro lugar, modelos complexos de aprendizado de máquina precisam ser atualizados regularmente, o que pode acarretar altos custos de implantação em produção. Em segundo lugar, se data não for monitorada de perto, a AI sofrer rapidamente desvios de desempenho e vieses.
Para superar esses desafios, eliminamos a lacuna entre as Provas de Conceito (POC) e a produção, aplicando nossa metodologia de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps) a todos os nossos AI Data AI .
Nossa metodologia é inspirada na abordagem DevOps utilizada pelas empresas de software mais inovadoras, combinando desenvolvimento de software (Dev) e operações de TI (Ops).
Seu objetivo é reduzir o ciclo de vida do desenvolvimento de sistemas e proporcionar uma entrega contínua com software de alta qualidade.
Nossa abordagem de MLOps ajuda as empresas a industrializar e escalar seus AI de forma integrada.
A abordagem tradicional de utilizar os recursos do aprendizado de máquina apresenta várias desvantagens:
Data raramente prevêem as restrições de produção. Eles trabalham em silos, sem interação com data de software ou data . Suas análises pontuais em notebooks Python precisam ser retrabalhadas por engenheiros de etapas posteriores para se adequarem aos requisitos de industrialização. Isso causa lentidão e reduz o tempo de lançamento no mercado.
A falta de agilidade, que acarreta um alto risco operacional. Caso os algoritmos desenvolvidos se revelem tendenciosos, instáveis ou propensos a causar insatisfação nos clientes, as empresas não serão capazes de responder em um prazo aceitável.
Nossa filosofia é “o produto em primeiro lugar”, para ajudar as empresas a levar seus AI à produção de forma tranquila, antecipando as restrições e os riscos da industrialização. Nosso modelo de MLOps baseia-se em um ecossistema sólido, e aplicamos os mesmos processos a todos AI que entregamos, desde a prova de conceito até a implantação do produto.
ABORDAGEM MLOPS BEM-SUCEDIDA
Para evitar as armadilhas comuns enfrentadas por muitas organizações que buscam acelerar sua data .
Uma infraestrutura de monitoramento robusta.
Testamos todos data, recursos e modelos antes de cada novo lançamento para evitar quedas na qualidade ou no desempenho.
Nossos data, modelos e experimentos de aprendizado são todos controlados por versões e registrados em logs para garantir uma reversão rápida em caso de incidentes em produção.
Uma infraestrutura de aprendizado de máquina resiliente.
Incorporamos todos os recursos de aprendizado de máquina (código, data, modelos) em um pipeline de integração contínua e entrega contínua (CICD) para garantir implementações rápidas e sem interrupções na produção.
Uma forte cultura de colaboração.
Garantimos que todas as partes interessadas trabalhem em sincronia e apliquem as melhores práticas de engenharia de software aos projetos Data (controle de versões, ambientes de implantação, testes).
Leia nossa publicação no blog Data , que explica como aplicamos o MLOps para nossos clientes.
