Nous déployons, maintenons et gérons tout le cycle de vie de votre apprentissage automatique - MLOps

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Notre approche

Propagé
  • Évaluer le type de blocs d’apprentissage automatique générés.
  • Évaluer l’évolutivité requise pour l’opérationnalisation.
  • Évaluer le niveau d’automatisation requis.
  • Évaluer l’expertise interne en matière d’opérations de ML.
  • Évaluer l’environnement de travail des data scientists et des data engineers.
  • Conception de haut niveau de l’environnement MLOps et validation
  • Conception de cas de test
  • Revue technique et validation de la conception et de l’architecture
  • Conception détaillée de l’environnement MLOps
  • Implémentation de l’environnement (préproduction/production)
  • Cas de test
  • Formation des ressources identifiées sur la gestion et l’utilisation de l’environnement
  • Rapport final avec une feuille de route

     
     

Livrables

Les livrables suivants sont à prévoir pendant et après notre mandat :

La mise en œuvre d’un environnement variable dans MLOps

Session de formation MLOps

Document de conception haut niveau et bas niveau

Un rapport avec des recommandations et une feuille de route

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