你的模型昨天是准确的. 今天怎么样??
在一个动荡的世界里，你的机器学习模型可以很快从资产变成负债. 当面对训练数据中没有遇到的情况时, 你的模型会做出不准确和不可靠的预测，这会破坏消费者的信任，给企业带来风险. 另外, 如今，大多数机器学习部署过程都是手动的, 复杂的, 跨越数据科学, 业务, IT组织阻碍了模型性能问题的快速检测和修复.
保持当前的人工智能采用水平和规模，以利用新的机会, 每个组织都需要一种更好的方法来部署和管理整个企业的所有生产模型的生命周期.
DataRobot MLOps 为您的生产AI提供卓越的中心. 这为您提供了一个部署位置, 监控, 管理, 并管理生产中的所有模型, 不管它们是如何创建的，也不管它们是何时何地部署的.
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只需几行代码就可以监视现有的模型
您可以快速配置现有模型，使其与mlop一起工作，而不管它们是如何构建的或部署在何处. 只需几行代码, 您将获得即时访问建立在强大的治理框架上的高级ML监控，以管理所有生产AI的生命周期.
在任何地方构建和运行模型
与MLOps, 您可以轻松地将任何模型部署到所选的生产环境中, on-prem, 在云端, 或混合. 通过检测MLOps监视代理, 您可以向任何已经部署的现有生产模型添加监视.
MLOps可以很容易地部署用任何开源语言或库编写的模型，并公开生产质量, REST API 以支持实时或批处理预测. MLOps还为Snowflake和Tableau等系统提供内置的回写集成.
自动模型运行状况监视和生命周期管理
MLOps提供持续监控和生产诊断，以提高现有模型的性能. 最佳实践ML监控使您能够立即跟踪服务运行状况, 精度, 数据漂移解释了为什么你的模型在退化. 构建您自己的挑战者模型或使用galaxymacau银河网址-macaugalaxy银河国际-macaugalaxy银河国际欢迎您welcome业界领先的AutoML产品为您构建和测试它们. MLOps为您提供了持续的评估和持续的学习能力，使您能够避免模型性能的意外变化——这种情况在当今动态和不稳定的世界中变得非常熟悉.
嵌入式治理、谦逊和公平
MLOps建立了一个框架，该框架有助于在整个组织中维护AI项目的治理过程. 使用可定制的治理策略, 你将完全控制访问权限, 审查, 审批工作流程. 它还允许您访问预测活动和模型更新的历史记录，以满足法规遵从性. 这意味着您总是知道已经创建了哪些模型，以及如何使用和更新它们.
谦卑功能, 您可以配置使模型能够识别的规则, 在实时, 当他们做出不确定的预测时. 看看 数据galaxymacau银河网址-macaugalaxy银河国际-macaugalaxy银河国际欢迎您welcome的MLOps 101 了解更多.
MLOps 101:你的AI策略的基础
机器学习操作(MLOps)通过提供技术支柱，通过自动化和可扩展性管理机器学习生命周期，使组织能够缓解人工智能道路上的许多问题. 看看这个由datarrobot编写的MLOps指南.
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