Chariot

Chariotは、機械学習モデルのライフサイクル管理を合理化するために設計された包括的なMLOPSプラットフォームです。データの実践者は、ゼロから始めるか、既存のモデルを操作するかにかかわらず、モデルを効率的に開発、展開、共有、監視、修復することができます。このプラットフォームは、ノーコードインターフェイスを提供し、学際的なチームがシームレスにコラボレーションし、データ駆動型の結果を作成できるようにします。

Chariotの主要な機能には、堅牢なロールベースのアクセス制御（RBAC）測定が含まれます。これにより、連合チームとデータセット制限の両方の安全なデータとプロジェクト管理が保証されます。このプラットフォームは、オープンアーキテクチャイベントシステムとマイクロサービスで構築されており、データストアとモデルのオープンAPIとオープンソース標準を利用しています。この設計により、インテリジェンスおよびコマンドおよび制御プログラムとのプラットフォームレベルの統合、強化されたMLOPS機能のためのサービスレベルの統合、データまたはモデルのインポートなど、複数の統合レベルが可能になります。

Chariotは、特許出願中のデータ系統を通じてフルスペクトルの監査可能性を提供し、モデルが生産に移行する際に説明可能性と再現性を確保します。このプラットフォームは、エンタープライズ環境とエッジ環境全体の展開をサポートし、ユーザーがAPIゲートウェイを介してさまざまなデータソース、分析、視覚化プラットフォームを接続できるようにします。これにより、ミッションクリティカルモデルの監視、監査、修復のためのプラグアンドプレイエクスペリエンスが容易になります。チャリオットを活用することにより、組織は状況認識を高め、予測的なメンテナンスを実装し、重大な安全性障害を特定し、サイバーセキュリティの脅威を追跡し、ビジネスプロセスを最適化できます。