เป็นเรื่องสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับธุรกิจที่จะใช้โมเดล Machine Learning (ML) เพื่อใช้ประโยชน์จากพลังการคาดการณ์ของข้อมูล อย่างไรก็ตาม 60 เปอร์เซ็นต์ของรุ่น ML ไม่เคยเข้าสู่การผลิต โมเดลเหล่านี้มักจะล้มเหลวในการให้ผลลัพธ์ตามที่ตั้งใจไว้ เนื่องจากการพิจารณาไม่เพียงพอเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในบุคลากร กระบวนการ และแพลตฟอร์มที่จำเป็นต่อการทำงานในสภาพแวดล้อมเทคโนโลยีที่ตอบสนองและคล่องตัวอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อเสนอ Rackspace ML OperationsFoundations (MLOps) ใหม่ ซึ่งขับเคลื่อนโดย Rackspace Technology Model Factory Framework สามารถช่วยคุณสร้างนวัตกรรมภูมิทัศน์ข้อมูลของคุณ แม้ว่าคุณจะไม่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคทั้งหมดในการย้ายโมเดล ML ไปสู่การผลิตอย่างมีประสิทธิภาพ
Rackspace Technology สร้าง Model Factory Framework ของเราด้วยเครื่องมือโอเพนซอร์สที่ช่วยให้การพัฒนา การฝึกอบรม การให้คะแนน และการปรับใช้โมเดลได้อย่างรวดเร็ว เราสามารถปรับแต่งโซลูชัน MLOps ให้เข้ากับเวิร์กโฟลว์และความต้องการทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจงผ่านการปรับแต่งรอบ ๆ Model Factory Framework Rackspace ใช้ประโยชน์จากความสามารถด้านนวัตกรรมของระบบคลาวด์เพื่อช่วยให้ลูกค้าสร้างกระแสรายได้ใหม่ เพิ่มประสิทธิภาพ และมอบประสบการณ์ที่เหลือเชื่อ ทีมงานของ Rackspace ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมและความเชี่ยวชาญที่หลากหลายในการย้ายข้อมูล วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล ML และการดำเนินงาน ช่วยเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นเครื่องมือสำหรับนวัตกรรม
คุณสมบัติและประโยชน์
สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบจำลองที่ได้มาตรฐานสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ: ช่วยให้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรรมสามารถพัฒนาโมเดลโดยรองรับเฟรมเวิร์ก ML ใดๆ ก็ได้
การปรับใช้โมเดลอัตโนมัติสำหรับการพัฒนา การประกันคุณภาพ (QA) และสภาพแวดล้อมการผลิต: ใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติแบบไฮเปอร์สเกลคลาวด์เพื่อนำโมเดลจากการพัฒนาไปสู่การทำให้ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว พร้อมจัดการกับข้อกำหนดความพร้อมในการใช้งานสูง ความสามารถในการปรับขนาด ความน่าเชื่อถือ และการจัดการต้นทุน
ความสามารถในการทำซ้ำของแบบจำลองและการคาดคะเน: ติดตามเวอร์ชันของโมเดลและไฮเปอร์พารามิเตอร์ เมื่อปรับใช้กับสภาพแวดล้อมต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพของโมเดลในการพัฒนาตรงกับประสิทธิภาพของโมเดลในการผลิต
เครื่องมือสำหรับการวินิจฉัย การตรวจสอบประสิทธิภาพ และการจัดการความเบี่ยงเบนของโมเดล: จัดเตรียมเครื่องมือสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อจัดการกับความเบี่ยงเบนของโมเดล ประสิทธิภาพของแบบจำลองสำหรับการดีบักและการแก้ปัญหา และการจัดการไปป์ไลน์
รูปแบบการอธิบายสำหรับการกำกับดูแลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ติดตามแบบจำลอง ข้อมูล และพารามิเตอร์เพื่อแสดงให้ผู้ตรวจสอบทราบว่าคุณใช้โปรโตคอลที่เหมาะสม
แพลตฟอร์มสำหรับการทำงานร่วมกัน: รวมเครื่องมือและกระบวนการ DevOps เข้ากับเวิร์กโฟลว์ ML Teamscan ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดเพื่อพัฒนาโมเดลและไปป์ไลน์ที่ซับซ้อน และจัดการความคืบหน้าของโมเดลผ่านขั้นตอนการพัฒนาต่างๆ ไปจนถึงการผลิต โดยใช้เวอร์ชัน คำอธิบายประกอบ และประวัติที่เกี่ยวข้อง
ROI แบบเร่ง: เร่งความเร็วการใช้แบบจำลองในการผลิตและตระหนักถึงประโยชน์ของโซลูชันการจัดการวงจรชีวิต ML แบบอัตโนมัติบนระบบคลาวด์ด้วยรูปแบบการจ่ายสำหรับสิ่งที่คุณใช้ ฟีเจอร์นี้มีเครื่องมือและบริการที่ช่วยคุณตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรการประมวลผลของคุณ
สรุป:
ด้วย MLOps Rackspace สามารถช่วยคุณลดวงจรชีวิต 25+ ขั้นตอนทั่วไปให้เหลือ 10 ขั้นตอนหรือน้อยกว่า ประสิทธิภาพนี้ช่วยให้คุณนำแบบจำลองไปใช้ในการผลิตได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
Model Factory Framework ช่วยให้รองรับโมเดล ML จำนวนมากในการผลิตและการพัฒนาผ่านการบูรณาการอย่างต่อเนื่อง/ การพัฒนาอย่างต่อเนื่อง (CI/CD) สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติสำหรับการพัฒนา QA และการผลิต ผู้เชี่ยวชาญของ Rackspace ปรับแต่งบริการนี้ให้เข้ากับเวิร์กโฟลว์เฉพาะและความต้องการทางธุรกิจของคุณ พร้อมกับนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เกี่ยวข้องไปใช้
ใช้แท็บคำติชมเพื่อแสดงความคิดเห็นหรือถามคำถาม คุณสามารถเริ่มการสนทนากับเราได้
