Chariot

Chariot is een uitgebreid MLOPS -platform dat is ontworpen om het levenscyclusbeheer van machine learning -modellen te stroomlijnen. Het stelt gegevensbeoefenaars in staat om modellen efficiënt te ontwikkelen, te implementeren, te delen, te bewaken en te verhelpen, of het nu helemaal opnieuw begint of met bestaande modellen werkt. Het platform biedt een no-code interface, waardoor multidisciplinaire teams naadloos kunnen samenwerken en gegevensgestuurde resultaten kunnen maken.

Belangrijkste kenmerken van Chariot omvatten de robuuste rolgebaseerde Access Control (RBAC) -maatregelen, die zorgen voor veilige gegevens en projectbeheer voor zowel federale teams als datasetbeperkingen. Het platform is gebouwd met een open architectuurevenementsysteem en microservices, met behulp van open API's en open-source normen voor datastores en modellen. Dit ontwerp maakt meerdere integratieniveaus mogelijk, waaronder integraties op platformniveau met intelligentie- en opdracht- en controleprogramma's, integraties op serviceniveau voor verbeterde MlOPS-mogelijkheden en gegevens- of modelimport.

Chariot biedt full-spectrum auditeerbaarheid door zijn patentaangifte data-afkomst, waardoor de verklaring en reproduceerbaarheid van modellen wordt gewaarborgd bij het in productie. Het platform ondersteunt de implementatie in enterprise- en edge -omgevingen, waardoor gebruikers verschillende gegevensbronnen, analyses en visualisatieplatforms kunnen verbinden via de API -gateway. Dit vergemakkelijkt een plug-and-play-ervaring voor het monitoren, controleren en verhelpen van missiekritieke modellen. Door gebruik te maken van wagen, kunnen organisaties het situationele bewustzijn verbeteren, voorspellend onderhoud implementeren, kritische veiligheidsfouten identificeren, cybersecurity -bedreigingen volgen en bedrijfsprocessen optimaliseren.