Strona 2 – Platformy MLOps - Najpopularniejsze aplikacje

Aby produkt mógł zostać zakwalifikowany do kategorii Platformy MLOps, powinien spełniać następujące kryteria: * Platforma do monitorowania i zarządzania: Produkt musi zapewniać kompleksową platformę do monitorowania i zarządzania modelami uczenia maszynowego. Obejmuje to funkcje śledzenia wersji modelu, monitorowania metryk wydajności i zarządzania cyklami życia modelu. * Integracja z aplikacjami biznesowymi: powinna umożliwiać użytkownikom bezproblemową integrację modeli uczenia maszynowego z różnymi aplikacjami biznesowymi w całej firmie. Ta możliwość integracji gwarantuje, że modele można efektywnie wdrażać i wykorzystywać w istniejącej infrastrukturze. * Śledzenie stanu i wydajności: produkt musi umożliwiać użytkownikom śledzenie stanu i wydajności wdrożonych modeli uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym. Obejmuje to monitorowanie kluczowych wskaźników, takich jak dokładność, opóźnienia, wykorzystanie zasobów i dryf modelu, aby zapewnić optymalną wydajność. * Holistyczne narzędzie do zarządzania: powinno zapewniać całościowe narzędzie do zarządzania, które zapewnia wgląd we wszystkie modele wdrożone w całej firmie. Obejmuje to funkcje zarządzania modelami, monitorowania zgodności i scentralizowanego wglądu w cały ekosystem modeli. Spełnienie tych kryteriów gwarantuje, że produkt oferuje solidne możliwości skutecznego zarządzania operacjami uczenia maszynowego w organizacji.

Zgłoś nową aplikację

Tenyks

tenyks.ai

Tenyks to platforma MLOps do monitorowania i walidacji, wspierająca deweloperów AI w tworzeniu bardziej niezawodnego oprogramowania dla danych wizji komputerowej.

Modular

modular.com

Modułowa aplikacja ułatwia rozwój i wdrażanie AI poprzez elastyczne, złożone moduły, wspierając skalowalność i możliwość ponownego użycia komponentów.

ClearML

clear.ml

ClearML to otwarta platforma do zarządzania i wdrażania uczeniem maszynowym, wspierająca integrację z istniejącymi narzędziami i infrastrukturą.

Valohai

valohai.com

Valohai to platforma MLOps wspierająca zespoły ML w automatyzacji, zarządzaniu i monitorowaniu procesów uczenia maszynowego oraz współpracy nad modelami.

WhyLabs

whylabs.ai

Whylabs umożliwia monitorowanie i zarządzanie modelami AI w czasie rzeczywistym, co pomaga w wykrywaniu problemów i poprawie efektywności systemów AI.