Med boomen av ML-applikasjoner og AI er det klart at det å utvikle en nøyaktig modell bare er en del av puslespillet. For å lykkes med å lage et Machine Learning-drevet produkt, må man lage MLops-praksis og infrastruktur for å trene, distribuere og administrere ML-modeller i produksjon. Noen sentrale emner inkluderer:

  • Mlops-verktøy
  • Modelldrift og overvåking
  • Sømløs omskolering og modellversjon
  • Dataversjonsbehandling samt artefakter lagret.


Two persons looking at a tablet

Trenger hjelp?

Ta kontakt for å få mer informasjon om vårt team og de målrettet løsninger vi kan tilby organisasjonen din.