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

Le cadre MLOps fournit une architecture et des outils robustes pour la mise à l’échelle des modèles d’apprentissage automatique dans le secteur de la production.

Collaboration et conformité sans faille

Le cadre MLOps rationalise l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique, du développement du modèle au déploiement,  permettant aux équipes de collaborer efficacement tout en respectant les exigences en matière de sécurité et de réglementation.

Accélération des délais de commercialisation

MLOps automatise le développement et le déploiement, ce qui permet de réduire les délais et d’accélérer la mise en production des modèles.

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

Rationalisation de l’extraction, du chargement et de la transformation des données

Le cadre MLOps garantit des opérations de données efficaces et rationalisées, de l’extraction et de la transformation au chargement et au stockage.

Modèles modulaires et paramétrables

Le cadre MLOps facilite la modularisation et la paramétrisation des modèles formés, permettant ainsi des ajustements et des réglages rapides.

Suivi en temps réel et apprentissage adaptatif

Nous mettons en œuvre des mécanismes de surveillance continue et d’apprentissage adaptatif reposant sur des alertes permettant une gestion et une maintenance correctes du système.

Applications pratiques courantes

Accélération avec le cadre MLOps

Un cadre pour la pleine conformité des documents

Optimisation de la production

Facilitez les ajustements proactifs afin d’optimiser l’efficience de l’usine.

Prévention des problèmes de qualité

Anticipez les caractéristiques et les changements de l’environnement de production afin de prévenir les atteintes à la qualité et d’éviter les défauts dans le résultat final.

Gestion de l’énergie

Optimisez les installations critiques en matière de coûts, telles que les systèmes CVC ou les hauts fourneaux, en réalisant des économies majeures au niveau de la consommation d’énergie. 

Maintenance prédictive

La prévision des conditions affectant les machines permet une programmation proactive de la maintenance associée à une réduction des immobilisations non planifiées. 

En savoir plus sur les applications pratiques

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