MLOps

Автоматизация управления жизненным циклом моделей машинного обучения

16/19

MLOps - это инженерная культура и практика ML, которая направлена на объединение разработки систем ML (Dev) и эксплуатации систем ML (Ops). Практика MLOps означает, что вы выступаете за автоматизацию и мониторинг на всех этапах создания системы ML, включая интеграцию, тестирование, выпуск, развертывание и управление инфраструктурой.

MLOps позволяет объединить усилия Data Scientist’ов, Data Engineer’ов и ML Engineer’ов для увеличения скорости и качества разработки и развертывания моделей ML.

Компетенции Neoflex в области MLOps

MLOps

Строим MLOps-платформы и внедряем CI/CD процессы с учетом требований заказчика

ML Engineering

Создаем пайплайны обучения моделей и выводим модели в эксплуатацию

Data Engineering

Собираем данные и создаем на их основе фичи

Delievery & QA

Реализуем задачи качественно и в срок

Технологический стек

Преимущества

Использование лучших в своем классе программных продуктов для автоматизации процессов ML: MLFlow, Kubeflow, DVC и др.
Наши решения Cloud-ready, построены на основе Kubernetes, что позволяет им быть легко переносимым и масштабируемым
100+ опытных консультантов в области проектирования и разработки MLOps-решений и подготовки данных и фичей. Наши Data Scientists и Data Engineers имеют глубокую экспертизу в разработке ML-моделей и создании аналитических решений. Их опыт в сочетании с богатым практическим опытом наших DevOps-инженеров позволит кардинально повысить скорость внедрения ML-моделей и улучшить контроль качества их работы