MLOps プラットフォーム カテゴリの対象となるには、製品が次の基準を満たしている必要があります。 * 監視と管理のためのプラットフォーム: 製品は、機械学習モデルを監視および管理するための包括的なプラットフォームを提供する必要があります。これには、モデルのバージョンの追跡、パフォーマンス メトリクスの監視、モデルのライフサイクル管理の機能が含まれます。 * ビジネス アプリケーションへの統合: ユーザーが機械学習モデルを会社全体のさまざまなビジネス アプリケーションにシームレスに統合できるようにする必要があります。この統合機能により、既存のインフラストラクチャ内でモデルを効果的に展開して利用できるようになります。 * 健全性とパフォーマンスの追跡: この製品では、ユーザーがデプロイされた機械学習モデルの健全性とパフォーマンスをリアルタイムで追跡できるようにする必要があります。これには、精度、遅延、リソース使用率、モデルのドリフトなどの主要な指標を監視して、最適なパフォーマンスを確保することが含まれます。 * 総合的な管理ツール: ビジネス全体に展開されているすべてのモデルに対する洞察を提供する総合的な管理ツールを提供する必要があります。これには、モデル ガバナンス、コンプライアンス監視、モデル エコシステム全体の一元的な可視化のための機能が含まれます。 これらの基準を満たすことで、この製品は組織内で機械学習の運用を効果的に管理するための堅牢な機能を提供することが保証されます。
新しいアプリを提案
Tenyks
tenyks.ai
Tenyksは、コンピュータビジョンデータを扱うAI開発者向けのMLOpsモニタリング・検証プラットフォームを提供します。
Modular
modular.com
モジュラーアプリは、独立したモジュールを使用してAI開発を支援し、個々のコンポーネントの開発と更新を簡素化するプラットフォームです。
ClearML
clear.ml
ClearMLは、機械学習モデルの開発、管理、展開を支援するオープンソースのエンドツーエンドプラットフォームです。
Valohai
valohai.com
Valohaiは、機械学習モデルの開発、展開、監視を管理するMLOpsプラットフォームで、チームのコラボレーションを強化します。
WhyLabs
whylabs.ai
WhyLabsは、AIアプリケーションのリアルタイム監視と管理を行い、信頼性と効率を向上させるツールです。
