Chariot

A Chariot é uma plataforma MLOPs abrangente projetada para otimizar o gerenciamento do ciclo de vida dos modelos de aprendizado de máquina. Ele capacita os profissionais de dados a desenvolver, implantar, compartilhar, monitorar e remediar modelos com eficiência, seja começando do zero ou trabalhando com modelos existentes. A plataforma oferece uma interface sem código, permitindo que as equipes multidisciplinares colaborem perfeitamente e criem resultados orientados a dados.

Os principais recursos da Chariot incluem suas medidas robustas de controle de acesso baseadas em funções (RBAC), que garantem dados seguros e gerenciamento de projetos para equipes federadas e restrições de dados. A plataforma é construída com um sistema de eventos e microsserviços de arquitetura aberta, utilizando APIs abertas e padrões de código aberto para dados de dados e modelos. Esse design permite vários níveis de integração, incluindo integrações no nível da plataforma com programas de inteligência e comando e controle, integrações no nível de serviço para recursos aprimorados de MLOPs e dados ou importações de modelos.

A Chariot fornece auditabilidade de espectro total por meio de sua linhagem de dados com patentes pendentes, garantindo a explicação e a reprodutibilidade dos modelos à medida que eles passam para a produção. A plataforma suporta a implantação em ambientes corporativos e de borda, permitindo que os usuários conectem várias fontes de dados, análises e plataformas de visualização por meio de seu gateway da API. Isso facilita uma experiência plug-and-play para monitorar, auditar e remediar modelos críticos de missão. Ao alavancar a carruagem, as organizações podem melhorar a conscientização situacional, implementar a manutenção preditiva, identificar falhas críticas de segurança, rastrear ameaças de segurança cibernética e otimizar os processos de negócios.