Framework MLOps

Sviluppato da GFT Spain

29 ottobre 2024

Progettato per superare le sfide dell’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale in produzione, questo framework MLOps automatizza ogni fase, dalla preparazione dei dati allo sviluppo e all'implementazione dei modelli. Accelera i cicli di addestramento con una scalabilità senza interruzioni, garantendo modelli ottimizzati e affidabili.

29 ottobre 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.

Vantaggi

Scalabilità e affidabilità con un’architettura solida

Il framework MLOps offre un’architettura solida e strumenti per scalare i modelli di machine learning in produzione.

Collaborazione fluida e compliance

Il framework MLOps ottimizza l’intero ciclo di vita del machine learning, dallo sviluppo dei modelli all'implementazione, permettendo ai team di collaborare in modo efficiente, rispettando i requisiti di sicurezza e normativi.

Time to market più veloce

MLOps automatizza lo sviluppo e l'implementazione, riducendo i ritardi e portando i modelli più velocemente in produzione.

Gestione delle sfide principali

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 affronta le principali sfide dell’intelligenza artificiale fornendo l’architettura necessaria per garantire scalabilità e affidabilità, requisiti essenziali per l’implementazione dei modelli in produzione. Colma il divario spesso difficile tra sviluppo e implementazione, superando gli ostacoli legati alle performance dei modelli, alla scalabilità e alla consegna coerente nelle applicazioni reali.

Addestramento efficiente e implementazione del modello AI

I principi MLOps di GFT

Estrazione, caricamento e trasformazione dei dati semplificati

Il framework MLOps assicura operazioni sui dati efficienti e semplificate, dall’estrazione e trasformazione al caricamento e archiviazione.

Modelli modulari e parametrizzabili

Il framework MLOps consente una facile modularizzazione e parametrizzazione dei modelli addestrati, permettendo modifiche e ottimizzazioni rapide.

Monitoraggio in tempo reale e apprendimento adattivo

Implementiamo meccanismi di monitoraggio continuo e apprendimento adattivo, fornendo avvisi e garantendo una corretta gestione e manutenzione del sistema.

Casi d’uso comuni

Accelerazione con il framework MLOps

Framework di compliance documentale completa

Ottimizzazione della produzione

Consentire regolazioni proattive per ottimizzare l’efficienza produttiva.

Prevenzione dei problemi di qualità

Anticipare le caratteristiche e i cambiamenti nell’ambiente produttivo, prevenendo cali di qualità ed evitando difetti nel risultato finale.

Energy Management

Ottimizzare risorse critiche a livello di costi, come i sistemi HVAC o i forni a fusione, ottenendo significativi risparmi nei consumi energetici.

Predictive Maintenance

Prevedere le condizioni che influenzano i macchinari e abilitare una pianificazione proattiva della manutenzione, riducendo i tempi di fermo non pianificati.

Scopri di più sui casi d’uso

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