Meilleurs 27 produits MLOps Platforms
Qu'est-ce que MLOps Platforms ?
Les plateformes MLOps sont des outils spécialisés qui rationalisent le cycle de vie complet de l'apprentissage automatique, y compris le développement, le déploiement, la surveillance et la gouvernance. Elles visent à combler le fossé entre la science des données et les opérations informatiques.
Quels sont les 10 meilleurs produits Artificial Intelligence Software pour MLOps Platforms ?
Nouveaux produits MLOps Platforms
Fonctionnalités principales de MLOps Platforms
- Versioning et suivi des modèles
- Pipelines de déploiement automatisés
- Surveillance et alertes
- Outils de collaboration
- Gestion de la sécurité et de la conformité
Quels sont les avantages de MLOps Platforms ?
- Améliore la collaboration entre équipes
- Assure la reproductibilité des modèles
- Simplifie le déploiement et le retour en arrière
- Fournit une surveillance en temps réel
- Renforce la sécurité et la conformité
Qui est adapté pour utiliser MLOps Platforms ?
Ingénieurs ML, data scientists, équipes DevOps et organisations déployant le ML à grande échelle en production.
Comment fonctionne MLOps Platforms ?
Ces plateformes s'intègrent aux environnements de développement ML pour suivre les modèles et les jeux de données. Elles automatisent l'intégration continue et la livraison des modèles ML. Une fois déployés, elles surveillent la performance des modèles et la dérive des données, alertant les équipes en cas de problème. Elles aident aussi à gérer les contrôles d'accès et la conformité.
FAQ sur MLOps Platforms ?
Quelle est la principale différence entre MLOps et DevOps ?
MLOps se concentre sur le cycle de vie des modèles ML, tandis que DevOps concerne le développement et le déploiement logiciel général.
Ai-je besoin d’une plateforme MLOps si je débute en ML ?
Pas nécessairement, mais ils sont très utiles pour la mise à l’échelle et la gestion de nombreux modèles.
Les plateformes MLOps peuvent-elles gérer automatiquement le réentraînement des modèles ?
Oui, beaucoup supportent la réentraînement automatique basé sur de nouvelles données ou des baisses de performance.
La surveillance de la performance des modèles est-elle vraiment importante ?
Absolument, cela aide à détecter des problèmes comme la dérive des données qui peut réduire la précision au fil du temps.
Les plateformes MLOps sont-elles compatibles avec divers frameworks ML ?
La plupart supportent les frameworks populaires comme TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.
