เรื่องที่สำคัญขึ้นเรื่อยๆ สำหรับธุรกิจคือการใช้ Machine Learning (ML) Models เพื่อใช้ประโยชน์จาก Predictive Power ของข้อมูล อย่างไรก็ตาม 60 เปอร์เซ็นต์ของ ML Models ไม่เคยเข้าสู่ Production Models เหล่านี้มักล้มเหลวในการส่งมอบผลลัพธ์ที่ตั้งใจไว้ เนื่องจากข้อพิจารณาที่ไม่เพียงพอเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของ People, Processes และ Platforms ที่จำเป็นต่อการดำเนินงานในสภาพแวดล้อมเทคโนโลยีที่ Responsive และ Agile อย่างมีประสิทธิภาพ การเสนอ Rackspace ML Operations Foundations ใหม่ (MLOps) ขับเคลื่อนด้วย Rackspace Technology Model Factory Framework สามารถช่วยคุณนวัตกรรม Data Landscape ของคุณได้ แม้คุณจะไม่มี Technical Expertise ทั้งหมดในการย้าย ML Models ไป Production อย่างมีประสิทธิภาพ
Rackspace Technology สร้าง Model Factory Framework ของเราด้วย Open Source Tools ที่ช่วยให้ Rapid Development, Training, Scoring และ Deployment ของ Models เราสามารถปรับแต่งโซลูชัน MLOps ให้ตรงกับ Workflows และ Business Needs เฉพาะเจาะจงผ่าน Customization รอบ Model Factory Framework Rackspace ใช้ความสามารถนวัตกรรมของ Cloud เพื่อช่วยลูกค้าสร้าง Revenue Streams ใหม่ เพิ่มประสิทธิภาพ และส่งมอบประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยม ทีม Rackspace ใช้ Industry Best Practices และ Expertise หลากหลายข้าม Data Migration, Data Engineering, Data Science, ML และ Operations เพื่อช่วยเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นเครื่องมือสำหรับนวัตกรรม
คุณลักษณะและประโยชน์
Standardized Model Development Environment สำหรับทีม Data Science ของคุณ: อนุญาตให้ทีม Data Science และ Engineering ของคุณพัฒนา Models ด้วยการรองรับ ML Framework ใดๆ
Automated Model Deployment ข้าม Development, Quality Assurance (QA) และ Production Environments: ใช้ Hyper-scale Cloud Automation เพื่อนำ Models จาก Development ไป Deployment อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ตอบสนอง Production-Ready Requirements ของ High Availability, Scalability, Reliability และ Cost Management
Reproducibility ของ Models และ Predictions: ติดตาม Model Versions และ Hyper-parameters เมื่อ Deploy ไปยัง Environments ต่างๆ 確保ว่า Model Performance ใน Development ตรงกับ Model Performance ใน Production
Tools สำหรับ Diagnostics, Performance Monitoring และการจัดการ Model Drift: ให้เครื่องมือสำหรับทีม Data Science เพื่อจัดการ Model Drift, Model Performance สำหรับ Debugging และ Troubleshooting และ Pipeline Management
Model Explainability สำหรับ Governance และ Regulatory Compliance: ติดตาม Models, Data และ Parameters เพื่อแสดงให้ Auditor เห็นว่าคุณใช้ Protocols ที่เหมาะสม
Platform สำหรับ Collaboration: รวม DevOps Tools และ Processes กับ ML Workflows ทีมสามารถทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดเพื่อพัฒนา Complex Models และ Pipelines และจัดการ Model Progression ผ่าน Stages การพัฒนาต่างๆ ไป Production พร้อม Versions, Annotations และ History ที่เกี่ยวข้อง
Accelerated ROI: เร่งการใช้ Models ใน Production และสร้างประโยชน์จาก Automated Cloud-Based ML Lifecycle Management Solution ด้วยโมเดล Pay-for-what-you-use คุณลักษณะนี้รวม Tools และ Services ช่วยคุณ Monitor และ Optimize Compute Resources ของคุณ
สรุป
ด้วย MLOps Rackspace ช่วยคุณลด Lifecycle ทั่วไป 25+ Steps เหลือ 10 Steps หรือน้อยกว่า ความมีประสิทธิภาพนี้ช่วยให้คุณนำ Models ไป Operation ใน Production ได้เร็วขึ้นมาก
Model Factory Framework เปิดใช้งานการรองรับ ML Models จำนวนมากใน Production และ Development ผ่าน Continuous Integration/Continuous Development (CI/CD) สำหรับ Data Science และ Automated Workflows สำหรับ Development, QA และ Production ผู้เชี่ยวชาญของ Rackspace ปรับแต่งบริการนี้ให้ตรงกับ Workflows และ Business Needs เฉพาะเจาะจงของคุณ ในขณะที่นำ Best Practices ที่เกี่ยวข้องมาใช้
ใช้แท็บ Feedback เพื่อแสดงความคิดเห็นหรือถามคำถาม คุณยังสามารถเริ่มการสนทนากับเราได้
