Page 2 - Plateformes MLOps - Applications les plus populaires
Pour être pris en compte dans la catégorie Plateformes MLOps, un produit doit répondre aux critères suivants : * Plateforme de surveillance et de gestion : le produit doit fournir une plate-forme complète de surveillance et de gestion des modèles d'apprentissage automatique. Cela inclut des fonctionnalités permettant de suivre les versions de modèles, de surveiller les mesures de performances et de gérer les cycles de vie des modèles. * Intégration dans les applications métier : il devrait permettre aux utilisateurs d'intégrer de manière transparente des modèles d'apprentissage automatique dans diverses applications métier de l'entreprise. Cette capacité d'intégration garantit que les modèles peuvent être déployés et utilisés efficacement au sein de l'infrastructure existante. * Suivi de la santé et des performances : le produit doit permettre aux utilisateurs de suivre la santé et les performances des modèles d'apprentissage automatique déployés en temps réel. Cela implique de surveiller des indicateurs clés tels que la précision, la latence, l'utilisation des ressources et la dérive du modèle pour garantir des performances optimales. * Outil de gestion holistique : il doit fournir un outil de gestion holistique qui offre un aperçu de tous les modèles déployés dans l'entreprise. Cela inclut des fonctionnalités pour la gouvernance des modèles, la surveillance de la conformité et une visibilité centralisée sur l’ensemble de l’écosystème des modèles. Le respect de ces critères garantit que le produit offre des capacités robustes pour gérer efficacement les opérations d'apprentissage automatique au sein d'une organisation.
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