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