MLFACTORY: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Нет описания правки |
|||
| Строка 12: | Строка 12: | ||
| | | | ||
[[Файл:Холдинг Т1.png|150px|thumb|слева]] | [[Файл:Холдинг Т1.png|150px|thumb|слева]] | ||
|| Данный продукт является результатом интеллектуальной деятельности [[Холдинг T1 | Холдинга Т1]]. | || Данный продукт является результатом интеллектуальной деятельности [[Холдинг T1 | Холдинга Т1]]. | ||
|} | |} | ||
Текущая версия от 22:36, 27 октября 2024
Интеллектуальные продукты
Внебиржевые продукты
6 Информационные технологии
Материалы статьи предоставлены
| Данный продукт является результатом интеллектуальной деятельности Холдинга Т1. |
Производитель продукта
Тип
Интеллектуальный продукт.
Форма
Онлайн.
Наименование
MLFACTORY.
Описание/предмет
Сквозной инструмент руководства процесса разработки моделей и оценки модельного риска. Управление жизненным циклом моделей: от формирования карточки до имплементации в продуктивный процесс и контроль оценки качества, оценка модельного риска.
Основные функции:
- Модуль Lifecycle Management
- Ведение и управление жизненным циклом модели в формате BPM процесса и кастомизируемого web-приложения
- Оценка и управление модельным риском
- Консолидация всей документации и артефактов объектов и событий в рамках проектирования, разработки и валидации моделей и данных
- Интеграция с инструментами трекинга, документирования и разработки, используемыми в компании
- Поддержка валидации кода модели и настроенных витрин и потоков данных
- Поддержка процесса стаффинга экспертов DS, методологов и разработчиков
- Сбор статистики и построение отчётности по разработанным моделям
- Модуль Execution Service
- Управление запущенными контейнерами с моделями в OpenShift/K8s
- Интеграция с используемым CI/CD инструментарием и хранилищами артефактов и образов для автоматизации развёртывания и первичного тестирования моделей
- Непрерывная оценка качества разработанных моделей по заданным метрикам
- Организация процесса дообучения моделей Data Science
- Мониторинг используемых моделей по метрикам производительности и по бизнес-событиям
- Организация взаимодействия моделей в общем контуре на основе системы управления событиями и общим кешем (ka + Redis)
Для кого подходит
Для крупного бизнеса.
Механика оказания услуг
Результат, который вы получаете
- Вся информация о модели находится в единой карточке модели. Документы сохранены в репозитории с учётом их версий
- Процесс разработки моделей машинного обучения соответствует ролям и agile-принципам
- Конвейер MLOps с автоматизацией: управление версиями кода модели и автоматизированное компонентное тестирование
Бизнес-эффект
Экономия ресурсов и трудозатрат.
Цена
По запросу « по запросу » — не число.
Контакты
×
Пользователь не авторизован
Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь. Также Вы можете оставить свои контакты для обратной связи.