- Acerca de GFT
- Sala de prensa
- Comunicados de prensa de GFT
- Framework MLOps
Framework MLOps
Ventajas clave
Fiabilidad y escalabilidad con una arquitectura robusta
El framework MLOps proporciona una arquitectura robusta y herramientas eficaces para escalar modelos ML en entornos productivos.
Trabajo en equipo y cumplimiento normativo optimizados
El marco MLOps agiliza todo el ciclo de vida del machine learning, desde el desarrollo del modelo hasta su despliegue, lo que permite a los equipos colaborar de forma más eficaz y cumplir los requisitos de seguridad y cumplimiento normativo aplicables.
Reducción del tiempo de lanzamiento al mercado
MLOps automatiza el desarrollo y el despliegue de modelos de IA, minimizando los retrasos y acelerando la entrega a producción.
Cómo superar los retos clave
MLOps aborda los principales retos del proceso de implementación de modelos IA en entornos de producción proporcionando la arquitectura necesaria para garantizar la fiabilidad y escalabilidad de los modelos. Este framework salva la compleja brecha que a menudo existe entre el desarrollo y el despliegue y permite superar los obstáculos relacionados con el rendimiento, la escalabilidad y la aplicación práctica de estos modelos en el mundo real.
Principios MLOps de GFT
Extracción, carga y conversión optimizadas de datos
El marco MLOps garantiza unas operaciones de datos ágiles y eficientes, desde la extracción y la conversión hasta la carga y el almacenamiento.
Modelos modulares y parametrizables
Con el framework MLOps, los modelos entrenados se pueden modularizar y parametrizar fácilmente, lo que permite realizar los ajustes necesarios rápidamente.
Supervisión en tiempo real y aprendizaje adaptativo
Implementamos mecanismos de supervisión continua y aprendizaje adaptativo, con alertas que posibilitan una correcta administración y mantenimiento del sistema.
Acelera la implementación de IA con el framework MLOps
Marco global de cumplimiento documental
Ajustes proactivos que mejoran la eficiencia global de la planta.
Predicción de posibles cambios en el entorno productivo para evitar fallos de calidad y defectos en el producto final.
Optimización de posiciones de coste críticas como los sistemas HVAC o los altos hornos, con el consiguiente ahorro de energía.
Previsión de factores que pueden afectar a equipos y máquinas, a fin de programar el mantenimiento de forma proactiva y reducir los tiempos de inactividad imprevistos.