Chariot

Chariot adalah platform MLOPS komprehensif yang dirancang untuk merampingkan manajemen siklus hidup model pembelajaran mesin. Ini memberdayakan praktisi data untuk mengembangkan, menggunakan, berbagi, memantau, dan memulihkan model secara efisien, apakah mulai dari awal atau bekerja dengan model yang ada. Platform ini menawarkan antarmuka tanpa kode, yang memungkinkan tim multidisiplin untuk berkolaborasi dengan mulus dan membuat hasil yang didorong oleh data.

Fitur utama Chariot meliputi langkah-langkah kontrol akses berbasis peran (RBAC) yang kuat, yang memastikan data yang aman dan manajemen proyek untuk tim federasi dan pembatasan dataset. Platform ini dibangun dengan sistem acara arsitektur terbuka dan layanan mikro, memanfaatkan API terbuka dan standar open-source untuk datastores dan model. Desain ini memungkinkan beberapa tingkat integrasi, termasuk integrasi level platform dengan intelijen dan program perintah dan kontrol, integrasi tingkat layanan untuk kemampuan MLOP yang ditingkatkan, dan data atau model impor.

Chariot memberikan auditabilitas spektrum penuh melalui garis keturunan data yang sedang dipatenkan, memastikan kemampuan penjelasan dan reproduktifitas model saat mereka beralih ke produksi. Platform ini mendukung penyebaran di seluruh lingkungan perusahaan dan tepi, yang memungkinkan pengguna untuk menghubungkan berbagai sumber data, analitik, dan platform visualisasi melalui gateway API -nya. Ini memfasilitasi pengalaman plug-and-play untuk memantau, mengaudit, dan memulihkan model misi-kritis. Dengan memanfaatkan kereta, organisasi dapat meningkatkan kesadaran situasional, mengimplementasikan pemeliharaan prediktif, mengidentifikasi kegagalan keselamatan kritis, melacak ancaman keamanan siber, dan mengoptimalkan proses bisnis.