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Chariot ist eine umfassende MLOPS -Plattform, die das Lebenszyklusmanagement von maschinellen Lernmodellen rationalisiert. Es ermöglicht Datenpraktiker, Modelle effizient zu entwickeln, bereitzustellen, zu teilen, zu überwachen und zu vermitteln, unabhängig davon, ob sie von vorne anfangen oder mit vorhandenen Modellen arbeiten. Die Plattform bietet eine No-Code-Schnittstelle, mit der multidisziplinäre Teams nahtlos zusammenarbeiten und datengetriebene Ergebnisse erstellen können.
Zu den wichtigsten Merkmalen von Chariot gehören seine robusten Rollenbasis-Access Control-Maßnahmen (Rollenbasis), mit denen sich die sicheren Daten und das Projektmanagement sowohl für Föderationsteams als auch für Datensatzbeschränkungen sicherstellen können. Die Plattform ist mit einem Open Architecture Eventing System und Microservices erstellt, wobei offene APIs und Open-Source-Standards für Datentores und Modelle verwendet werden. Dieses Design ermöglicht mehrere Integrationsstufen, einschließlich Integrationen auf Plattformebene mit Intelligenz und Befehls- und Steuerungsprogrammen, Integrationen auf Serviceebene für erweiterte MLOPS-Funktionen sowie Daten- oder Modellimporte.
Chariot bietet durch seine Patent-angehende Datenlinie die Überwachbarkeit der Vollspektrum und stellt die Erklärung und Reproduzierbarkeit von Modellen bei der Produktion sicher. Die Plattform unterstützt die Bereitstellung in Unternehmens- und Kantenumgebungen, sodass Benutzer verschiedene Datenquellen, Analysen und Visualisierungsplattformen über sein API -Gateway verbinden können. Dies erleichtert ein Plug-and-Play-Erlebnis zur Überwachung, Prüfung und Behebung von Missionskritischen Modellen. Durch die Nutzung von Wagen können Unternehmen das Situationsbewusstsein verbessern, die Vorhersagewartung umsetzen, kritische Sicherheitsfehler identifizieren, Cybersicherheitsbedrohungen verfolgen und Geschäftsprozesse optimieren.
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