Auf die Branche zugeschnittene, codierungsfreie Self-Service-Umgebung
MLOps Studio vereinfacht die Erstellung, Bereitstellung und Skalierung von KI-Modellen
Speziell entwickelte Tools für den Lebenszyklus des industriellen ML-Prozesses
Synchronisierung von maschinellen Lernprozessen mit MLOps Studio
MLOps Studio für leistungsstarke industrielle KI
Verbessern Sie den industriellen KI-Betrieb. MLOps Studio wurde entwickelt, um mehrere KI-Modellierungsprojekte nahtlos zu verwalten. Es übernimmt die Implementierung verschiedener Datensätze und die Verwaltung verschiedener Entwicklungsexperimente und -einsätze und sorgt so für ein optimiertes Management. Stellen Sie vortrainierte Modelle direkt aus umfangreichen Bibliotheken bereit, die auf industrielle Anwendungen zugeschnitten sind, oder erstellen Sie mithilfe der Jupyter Notebook-Integration mühelos eigene Modelle.
MLOps Studio nutzt die Leistungsfähigkeit von Kubernetes-Orchestrierung zur Verbesserung von Machine Learning-Vorgängen. Erleben Sie effizientes verteiltes Training, präzises Hyperparameter-Tuning und robuste Produktionsbereitstellung von ML-Modellen. Diese skalierbare, einheitliche Orchestrierung optimiert die Rechenressourcen und vereinfacht die komplexen Phasen aller groß angelegten ML-Bereitstellungen.
Die Gruppierung der bereitgestellten Modelle nach Instanzen ermöglicht eine effiziente Verwaltung im großen Maßstab und sorgt für eine bessere Organisation und Zugänglichkeit von KI-Assets und -Modellen. Diese Funktion ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die maschinelles Lernen über mehrere Systeme hinweg nutzen möchten. Sie bietet einen klaren und organisierten Prozessrahmen, um die Produktivität zu steigern und die Abläufe in Industrie- und Fertigungsumgebungen zu optimieren.
Verbesserte Daten- und Modellverwaltung mit MLOps Studio
Daten laden und untersuchen
Vereinfachen Sie die Verwaltung von KI-Datensätzen, indem Sie Benutzern die Möglichkeit geben, Rohdatensätze effizient zu verarbeiten, indem sie Teilmengen mit ausgewählten Merkmalen und Datumsbereichen erstellen. Wiederverwendung von in IRIS Foundry gespeicherten Datensätzen oder direkter Import von Trainingssätzen, wodurch die Datenvorbereitungsphase von MLOps vereinfacht wird. Robuste Datenvisualisierungstools wie Mehrlinien-, Histogramm-, Korrelations- und Box-Plot-Diagramme helfen den Benutzern, Datentrends zu erkennen und Ausreißer zu identifizieren. Verwenden Sie eine intuitive Benutzeroberfläche mit Ein-Klick-Optionen für die Untersuchung von Daten durch verschiedene Methoden, die Benutzerfreundlichkeit und tiefgreifende analytische Fähigkeiten gewährleisten, unabhängig davon, ob die Daten aus IRIS Foundry oder aus externen Quellen stammen.
Modellbildung mit einem Klick
MLOps Studio wurde von technischen Experten für industrielle Anwendungen entwickelt und erleichtert die präzise Erstellung und das Prozessmanagement von Trainingsdatensätzen für die Erstellung von KI-Modellen. Stellen Sie Genauigkeit und Effizienz sicher, indem Sie Modelle mit verschiedenen Testdatensätzen vergleichen, und unterstützen Sie das iterative Experimentieren mit verschiedenen Datenvorverarbeitungstechniken und Konfigurationsparametern, was die effektive Verwaltung mehrerer Durchläufe und Einsätze erleichtert. MLOps Studio ist speziell auf den Industriesektor zugeschnitten und erfordert keine Programmierung, so dass Prozessingenieure und Domänenexperten die Funktionen ohne spezielle Programmierkenntnisse nutzen können.
Modellregistrierung
Konfigurieren Sie Implementierungen, stellen Sie die Modellgenauigkeit sicher, erkennen Sie beitragende Faktoren, Fehler und Anomalien innerhalb einer Testumgebung und vieles mehr. Die MLOps-Modellregistrierung verwaltet eine umfassende Aufzeichnung und Revisionshistorie der Modelle, was die Transparenz erhöht und eine vereinfachte Verfolgung der Versionsgeschichte ermöglicht. Duplizieren Sie Modelle in der Testphase, um die Auswirkungen von Änderungen zu bewerten und die Modelle für eine optimale Leistung bei der Bereitstellung abzustimmen, um eine schnelle und effiziente KI-Integration zu gewährleisten.
Einsatz des trainierten Modells
Verbessern Sie die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Pipelines und Experimenten für maschinelles Lernen in einer einheitlichen Umgebung, wodurch der Bedarf an manuellen Mappings während der Skalierungsprozesse erheblich reduziert wird. Die KI-gestützte Kontextualisierung gleicht Daten aus vorhandenen Anlagenmodellen automatisch mit den erforderlichen Parametern ab. Darüber hinaus sind die Ergebnisse der KI-Modelle über eine offene API leicht zugänglich und können so in anderen Anwendungen genutzt werden. Diese Offenheit erstreckt sich auch auf den Zugriff auf Erkenntnisse durch SymphonyAIs proprietäre Anwendungen und eine offene API, die eine nahtlose Integration mit bestehenden Anwendungen gewährleistet.
Überwachung und Alarmierung
Passen Sie die Alarmeinstellungen in MLOps Studio mühelos an spezifische Anforderungen und industrielle Anwendungsfälle an. Passen Sie Alarmfenster und Schwellenwerte auf der Grundlage von Metriken wie Datenvolumen und erforderlichen Datenpunkten an, um rechtzeitige Benachrichtigungen zu gewährleisten, die den Kriterien für Kritikalität, Schweregrad und Volumen entsprechen. Verhindern Sie Ermüdungserscheinungen bei Alarmen, indem Sie stille Modi implementieren, die die Häufigkeit von Alarmen bei bestimmten Ereignissen regulieren und so die Benutzererfahrung verbessern. Erstellung von KI-Modellen, die für industrielle Anwender konzipiert sind, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit bieten und verwertbare Erkenntnisse liefern, während sie die Überlastung durch Alarme verringern.
Umschulung und Iteration
Verfeinern Sie die Modellleistung iterativ, indem Sie neue Daten nahtlos in den Umschulungsprozess integrieren. Benutzer können über eine optimierte Schnittstelle eine Modellumschulung einleiten und so sicherstellen, dass sich ihre Modelle mit den sich ändernden Datenverteilungen und Trends weiterentwickeln und die Vorhersagegenauigkeit und Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit verbessern. IRIS Foundry ermöglicht nahtlose Aktualisierungen oder neue Bereitstellungen, die auf spezifische industrielle Anwendungsfälle zugeschnitten sind, und bietet die Flexibilität, sich an die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen und die Marktdynamik anzupassen.
MLOps Studio-Demo
Sehen Sie sich unsere Video-Demo an, die MLOps Studio vorstellt: eine auf die Branche zugeschnittene, codefreie Self-Service-Umgebung. Erfahren Sie, wie es die Erstellung, Bereitstellung und Skalierung von KI-Modellen vereinfacht, mit speziell entwickelten Tools für den Workflow-Lebenszyklus von industriellen ML-Prozessen.
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IRIS Foundry provides data connections, orchestration, unification, and AI modeling to enhance manufacturing efficiency, productivity, and improved decision-making through advanced analytics and machine learning.
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