Chariot

Chariot är en omfattande MLOPS -plattform som är utformad för att effektivisera livscykelhanteringen av maskininlärningsmodeller. Det ger datautövare möjlighet att utveckla, distribuera, dela, övervaka och avhjälpa modeller effektivt, oavsett om du börjar från grunden eller arbetar med befintliga modeller. Plattformen erbjuder ett gränssnitt utan kod, vilket gör att tvärvetenskapliga team kan samarbeta sömlöst och skapa datadrivna resultat.

Viktiga funktioner i vagnen inkluderar dess robusta rollbaserade åtkomstkontroll (RBAC) -åtgärder, som säkerställer säker data och projektledning för både federerade team och datasatsbegränsningar. Plattformen är byggd med ett öppet arkitekturhändelsesystem och mikroservices, med hjälp av öppna API: er och öppna källkodsstandarder för datastores och modeller. Denna design möjliggör flera integrationsnivåer, inklusive integrationer på plattformsnivå med intelligens och kommando- och kontrollprogram, integrationer på servicenivå för förbättrade MLOPS-kapaciteter och data- eller modellimport.

Chariot tillhandahåller fullspektrum-granskning genom sin patentsåtgärdade dataledning, vilket säkerställer förklarbarhet och reproducerbarhet av modeller när de flyttar till produktion. Plattformen stöder distribution över företag och kantmiljöer, vilket gör att användare kan ansluta olika datakällor, analyser och visualiseringsplattformar genom dess API -gateway. Detta underlättar en plug-and-play-upplevelse för övervakning, revision och sanering av uppdragskritiska modeller. Genom att utnyttja vagn kan organisationer öka situationen medvetenhet, implementera prediktivt underhåll, identifiera kritiska säkerhetsfel, spåra cybersäkerhetshot och optimera affärsprocesser.