Estrutura MLOps

Desenvolvido pela GFT Espanha

29 outubro 2024

Projetado para superar os desafios de implementar sistemas de IA em produção, esta estrutura MLOps automatiza cada etapa, desde a preparação de dados até o desenvolvimento e implementação de modelos. Ele acelera os ciclos de treinamento com escalabilidade perfeita, garantindo modelos otimizados e confiáveis.

29 outubro 2024

Close-up of a man wearing glasses, reflecting computer screens filled with data, representing the focus on machine learning operations (MLOps) in data-driven environments. — Learn about the latest trends and advancements in MLOps through this visual representation of a data-driven expert analyzing complex datasets on multiple screens, emphasizing the role of machine learning in operational processes.

Benefícios

Escalabilidade e confiabilidade com uma arquitetura robusta

A estrutura MLOps oferece arquitetura e ferramentas robustas para dimensionar modelos de aprendizado de máquina em produção.

Colaboração e compliance perfeitos

A estrutura MLOps simplifica todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, do desenvolvimento do modelo à implementação, permitindo que as equipes colaborem de forma eficiente e, ao mesmo tempo, atendam aos requisitos de segurança e regulatórios.

Prazo de comercialização acelerado

A MLOps automatiza o desenvolvimento e a implementação, reduzindo atrasos e entregando modelos à produção mais rapidamente.

Dominando os principais desafios

Venn diagram showing the intersection of Machine Learning Models, Data, and CI/CD Software Engineering, illustrating the concept of MLOps at the center. — MLOps is the practice that integrates Machine Learning models, data management, and CI/CD software engineering to streamline and scale AI projects. GFT’s MLOps solutions enable businesses to operationalize AI and machine learning with efficiency, ensuring consistent, automated deployment and lifecycle management of machine learning models.

A MLOps aborda os principais desafios da IAfornecendo a arquitetura necessária para garantir escalabilidade e confiabilidade, requisitos essenciais para a implementação de modelos em produção. Ela preenche a lacuna, muitas vezes difícil, entre o desenvolvimento e a implementação, superando obstáculos relacionados ao desempenho, escalabilidade e entrega consistente do modelo em aplicativos do mundo real.

Treinamento e implementação eficientes de modelos de IA

Princípios da MLOps da GFT

Extração, carregamento e transformação de dados simplificados

A estrutura MLOps garante operações de dados eficientes e simplificadas, desde a extração e transformação até o carregamento e armazenamento.

Modelos modulares e parametrizáveis

A estrutura MLOps permite fácil modularização e parametrização de modelos treinados, permitindo ajustes rápidos e finos.

Monitoramento em tempo real e aprendizagem adaptativa

Implementamos mecanismos de monitoramento contínuo e aprendizagem adaptativa, fornecendo alertas e permitindo a administração e a manutenção corretas do sistema.

Casos de uso comuns

Acelere com a estrutura MLOps

Estrutura abrangente de compliance de documentos

Otimização da produção

Permita ajustes proativos para otimizar a eficiência da fábrica.

Prevenção de problemas de qualidade

Antecipe características e mudanças no ambiente de produção, prevenindo deficiências de qualidade e evitando defeitos no resultado final.

Energy Management

Otimize ativos de custo crítico, como sistemas HVAC ou altos-fornos, obtendo economia significativa no consumo de energia.

Predictive Maintenance

Preveja condições que afetam as máquinas e permita a programação proativa da manutenção, reduzindo o tempo de inatividade não planejado.

Estrutura MLOps

Benefícios