Entorno de autoservicio, sin códigos y adaptado al sector

MLOps Studio simplifica la creación, despliegue y ampliación de modelos de IA

Herramientas específicas para el ciclo de vida del flujo de trabajo del proceso de ML industrial

Estudio MLOps

Sincronización de los procesos de aprendizaje automático con MLOps Studio

Presentación de MLOps Studio
MLOps Studio para una potente IA industrial

Mejore las operaciones industriales de IA. Diseñado para gestionar a la perfección múltiples proyectos de creación de modelos de IA, MLOps Studio se encarga de implementar diversos conjuntos de datos y gestionar varios experimentos de desarrollo y despliegues, garantizando una experiencia de gestión optimizada. Implemente modelos preentrenados directamente desde amplias bibliotecas adaptadas a aplicaciones industriales o cree modelos personalizados con facilidad mediante la integración con Jupyter Notebook.

MLOps Studio aprovecha la potencia de la orquestación de Kubernetes para mejorar las operaciones de aprendizaje automático. Experimente una formación distribuida eficiente, un ajuste preciso de hiperparámetros y un despliegue de producción sólido de modelos de ML. Esta orquestación escalable y unificada optimiza los recursos informáticos y simplifica las fases complejas de todas las implementaciones de ML a gran escala.

La agrupación de modelos desplegados por instancia permite una gestión eficiente a escala, lo que permite una mejor organización y accesibilidad de los activos y modelos de IA. Esta función es crucial para las empresas que pretenden aprovechar el aprendizaje automático en múltiples sistemas, proporcionando un marco de procesos claro y organizado para impulsar la productividad y agilizar las operaciones en entornos industriales y de fabricación.

Potenciar la gestión de datos y modelos con MLOps Studio

Cargar y explorar datos

Facilitar la gestión de conjuntos de datos de IA permitiendo a los usuarios manejar conjuntos de datos sin procesar de forma eficiente mediante la creación de subconjuntos con características y rangos de fechas seleccionados. Reutilización de conjuntos de datos almacenados en IRIS Foundry o importación directa de conjuntos de entrenamiento, lo que simplifica la fase de preparación de datos de MLOps. Las sólidas herramientas de visualización de datos incluyen gráficos de líneas múltiples, histogramas, correlaciones y diagramas de caja para ayudar a los usuarios a ver las tendencias de los datos e identificar los valores atípicos. Utilice una interfaz intuitiva con opciones de un solo clic para explorar los datos a través de varios métodos que garantizan la facilidad de uso y las capacidades analíticas profundas, tanto si los datos proceden de IRIS Foundry como de fuentes externas.

Creación de modelos con un solo clic

Diseñado por técnicos expertos en aplicaciones industriales, MLOps Studio facilita la creación precisa y la gestión de procesos que requieren los conjuntos de datos de entrenamiento para construir modelos de IA. Garantiza la precisión y la eficacia comparando los modelos con varios conjuntos de datos de prueba, y admite la experimentación iterativa con diferentes técnicas de preprocesamiento de datos y parámetros de configuración, lo que facilita la gestión eficaz de múltiples ejecuciones e implementaciones. Adaptado de forma exclusiva al sector industrial, MLOps Studio no requiere codificación, lo que permite a los ingenieros de procesos y expertos en la materia aprovechar sus capacidades sin conocimientos especializados de programación.

Creación de modelos con un solo clic

Registro modelo

Configure despliegues, garantice la precisión de los modelos, detecte factores contribuyentes, fallos y anomalías en un entorno de pruebas, y mucho más. El registro de modelos MLOps mantiene un registro exhaustivo y un historial de revisiones de los modelos, lo que mejora la transparencia y facilita un seguimiento simplificado del historial de versiones. Duplique los modelos en la fase de prueba para evaluar el impacto de los cambios y ajustar los modelos para un rendimiento óptimo en el momento de la implantación, garantizando integraciones de IA rápidas y eficientes.

Despliegue del modelo entrenado

Mejore el despliegue, la gestión y el escalado de canalizaciones y experimentos de aprendizaje automático en un entorno unificado, reduciendo significativamente la necesidad de asignaciones manuales durante los procesos de escalado. La contextualización impulsada por IA alinea automáticamente los datos de los modelos de activos existentes con los parámetros requeridos. Además, los resultados de los modelos de IA son fácilmente accesibles para su integración a través de una API abierta, lo que facilita su uso en otras aplicaciones. Esta apertura se extiende al acceso a la información a través de las aplicaciones propias de SymphonyAI y una API abierta, lo que garantiza una integración perfecta con las aplicaciones existentes.

Despliegue del modelo entrenado

Supervisión y alerta

Personalice sin esfuerzo la configuración de alertas en MLOps Studio para adaptarla a necesidades específicas y casos de uso industrial. Adapte las ventanas de alerta y los umbrales en función de métricas como el volumen de datos y los puntos de datos necesarios, garantizando notificaciones oportunas que coincidan con los criterios de criticidad, gravedad y volumen. Evite la fatiga por alertas implementando modos silenciosos que regulen la frecuencia de las alertas durante eventos específicos, mejorando la experiencia del usuario. Producir modelos de IA diseñados para usuarios industriales, que ofrezcan fiabilidad y confianza, y proporcionen información práctica a la vez que mitigan la sobrecarga de alertas.

Supervisión y alerta

Recapacitar e iterar

Perfeccione de forma iterativa el rendimiento de los modelos integrando a la perfección nuevos datos en el proceso de reentrenamiento. Los usuarios pueden iniciar el reentrenamiento del modelo a través de una interfaz optimizada, asegurándose de que sus modelos evolucionan junto con las distribuciones y tendencias cambiantes de los datos, mejorando la precisión predictiva y la fiabilidad a lo largo del tiempo. IRIS Foundry permite actualizaciones continuas o nuevos despliegues adaptados a casos de uso industriales específicos, proporcionando la agilidad necesaria para adaptarse a los requisitos empresariales y a la dinámica del mercado en constante evolución.

Demostración de MLOps Studio

Eche un vistazo a nuestro vídeo de demostración de MLOps Studio: un entorno de autoservicio sin código adaptado al sector. Descubra cómo simplifica la creación, el despliegue y la ampliación de modelos de IA, con herramientas específicas para el ciclo de vida del flujo de trabajo del proceso de ML industrial.