要考虑加入 MLOps 平台类别，产品应满足以下标准： * 监控和管理平台：该产品必须提供一个用于监控和管理机器学习模型的综合平台。这包括跟踪模型版本、监控性能指标和管理模型生命周期的功能。 * 集成到业务应用程序中：它应该允许用户将机器学习模型无缝集成到整个公司的各种业务应用程序中。这种集成能力确保模型可以在现有基础设施中有效部署和利用。 * 运行状况和性能跟踪：该产品必须使用户能够实时跟踪已部署的机器学习模型的运行状况和性能。这涉及监控准确性、延迟、资源利用率和模型漂移等关键指标，以确保最佳性能。 * 整体管理工具：它应该提供一个整体管理工具，提供对整个企业部署的所有模型的洞察。这包括模型治理、合规性监控以及整个模型生态系统的集中可见性等功能。 满足这些标准可确保该产品提供强大的功能，用于在组织内有效管理机器学习操作。
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Superb AI
superb-ai.com
Superb AI是一个计算机视觉平台，提供数据注释、模型培训和无代码解决方案，帮助团队高效管理机器学习生命周期。
Datature
datature.io
Datature是一个一体化视觉人工智能平台，简化数据集管理、注释、训练和部署计算机视觉模型的流程，无需编码技能。
censius
censius.ai
Censius 是一个人工智能可观察性平台，帮助企业机器学习团队全面监控结构化和非结构化模型，促进主动模型管理和可靠性交付。
InRule
inrule.com
InRule 是一款云端决策与流程自动化平台，允许非技术用户通过无代码方式创建、管理和部署业务规则与可解释的 AI 决策，支持版本控制、审计与实时决策。
TruEra
truera.com
TruEra是一个AI质量解决方案的平台，帮助企业分析机器学习模型，提升模型质量，确保透明度和合规性。
Tenyks
tenyks.ai
Tenyks 是一款 MLOps 监控和验证平台，帮助 AI 开发者使用计算机视觉数据构建更可靠的软件，并快速解决问题。
