Cadre MLOps

Développé par GFT Espagne
29 octobre 2024
Conçu pour surmonter les défis liés au déploiement de systèmes d’IA dans la production, ce cadre MLOps automatise chaque étape, de la préparation des données au développement et au déploiement des modèles. Son évolutivité fluide permet d’accélérer les cycles de formation, garantissant des modèles optimisés et fiables.

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.

Avantages

Évolutivité et fiabilité grâce à une architecture robuste

Collaboration et conformité sans faille

Accélération des délais de commercialisation

Relever les principaux défis

 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.

MLOps relève les principaux défis de l’IA en fournissant l’architecture nécessaire pour garantir l’évolutivité et la fiabilité, conditions essentielles pour déployer des modèles dans la production. Il surmonte les obstacles liés à la performance des modèles, à l’évolutivité et à la fiabilité des applications en conditions réelles en s’acquittant de la tâche souvent difficile qui consiste à combler le fossé entre le développement et le déploiement.

Formation et déploiement efficaces de modèles d’IA

Les principes MLOps de GFT

Applications pratiques courantes

Accélération avec le cadre MLOps