MLOps 플랫폼 카테고리로 고려되려면 제품이 다음 기준을 충족해야 합니다. * 모니터링 및 관리를 위한 플랫폼: 제품은 기계 학습 모델을 모니터링하고 관리하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공해야 합니다. 여기에는 모델 버전 추적, 성능 지표 모니터링, 모델 수명주기 관리 기능이 포함됩니다. * 비즈니스 애플리케이션에 통합: 사용자는 기계 학습 모델을 회사 전체의 다양한 비즈니스 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있어야 합니다. 이 통합 기능을 통해 기존 인프라 내에서 모델을 효과적으로 배포하고 활용할 수 있습니다. * 상태 및 성능 추적: 제품을 통해 사용자는 배포된 기계 학습 모델의 상태와 성능을 실시간으로 추적할 수 있어야 합니다. 여기에는 정확성, 대기 시간, 리소스 활용도, 모델 드리프트 등의 주요 지표를 모니터링하여 최적의 성능을 보장하는 작업이 포함됩니다. * 전체적인 관리 도구: 비즈니스 전반에 배포된 모든 모델에 대한 통찰력을 제공하는 전체적인 관리 도구를 제공해야 합니다. 여기에는 모델 거버넌스, 규정 준수 모니터링, 전체 모델 생태계에 대한 중앙 집중식 가시성을 위한 기능이 포함됩니다. 이러한 기준을 충족하면 제품이 조직 내에서 기계 학습 작업을 효과적으로 관리하기 위한 강력한 기능을 제공할 수 있습니다.
새로운 앱 제출
Tenyks
tenyks.ai
Tenyks는 AI 개발자가 컴퓨터 비전 데이터를 통해 소프트웨어를 더 신뢰성 있게 빠르게 구축할 수 있도록 돕는 MLOps 모니터링 및 검증 플랫폼입니다.
Modular
modular.com
모듈 식 앱은 독립적인 모듈을 통해 AI 개발과 배포를 통합하여 효율적으로 관리할 수 있는 차세대 플랫폼입니다.
ClearML
clear.ml
ClearML은 AI 모델의 개발, 배포 및 관리를 간소화하는 엔드 투 엔드 플랫폼으로, 다양한 환경에서 효율적인 ML 워크플로우를 지원합니다.
Valohai
valohai.com
Valohai는 머신러닝 모델의 개발, 배포 및 모니터링을 자동화하고 협업을 지원하는 MLOps 플랫폼입니다.
WhyLabs
whylabs.ai
WhyLabs는 AI 및 대형 언어 모델을 실시간으로 모니터링하고 관리하는 도구로, 모델 성능 최적화와 데이터 품질 보증을 지원합니다.
