Environnement en libre-service adapté à l'industrie et sans code

MLOps Studio simplifie la création, le déploiement et la mise à l'échelle des modèles d'IA

Outils spécialement conçus pour le cycle de vie du processus de ML industriel

Synchroniser les processus d'apprentissage automatique avec MLOps Studio

MLOps Studio pour une IA industrielle puissante

Améliorez les opérations d'IA industrielle. Conçu pour gérer plusieurs projets de construction de modèles d'IA de manière transparente, MLOps Studio prend en charge la mise en œuvre de divers ensembles de données et la gestion de diverses expériences de développement et de déploiements, garantissant ainsi une expérience de gestion rationalisée. Déployez des modèles pré-entraînés directement à partir de vastes bibliothèques adaptées aux applications industrielles, ou créez des modèles personnalisés en toute simplicité grâce à l'intégration Jupyter Notebook.

MLOps Studio exploite la puissance de l'orchestration Kubernetes pour améliorer les opérations d'apprentissage automatique. Faites l'expérience d'un entraînement distribué efficace, d'un réglage précis des hyperparamètres et d'un déploiement de production robuste des modèles ML. Cette orchestration évolutive et unifiée optimise les ressources informatiques et simplifie les phases complexes de tous les déploiements ML à grande échelle.

Le regroupement des modèles déployés par instance permet une gestion efficace à l'échelle, ainsi qu'une meilleure organisation et accessibilité des actifs et des modèles d'IA. Cette fonctionnalité est cruciale pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de l'apprentissage automatique dans plusieurs systèmes, en fournissant un cadre de processus clair et organisé pour stimuler la productivité et rationaliser les opérations dans les environnements industriels et de fabrication.

MLOps Studio : une gestion plus efficace des données et des modèles

Charger et explorer les données

Faciliter la gestion des ensembles de données d'IA en permettant aux utilisateurs de traiter efficacement les ensembles de données brutes en créant des sous-ensembles avec des caractéristiques et des plages de dates sélectionnées. Réutilisation des ensembles de données stockés dans IRIS Foundry ou importation directe d'ensembles d'entraînement, ce qui simplifie la phase de préparation des données des MLOps. Des outils robustes de visualisation des données comprennent des graphiques multi-lignes, des histogrammes, des corrélations et des diagrammes en boîte pour aider les utilisateurs à visualiser les tendances des données et à identifier les valeurs aberrantes. Utilisez une interface intuitive avec des options en un seul clic pour explorer les données par le biais de diverses méthodes garantissant la convivialité et des capacités d'analyse approfondies, que les données proviennent d'IRIS Foundry ou de sources externes.

Construction d'un modèle en un clic

Conçu par des experts techniques en applications industrielles, MLOps Studio facilite la création précise et la gestion des processus requis dans les ensembles de données d'entraînement pour la construction de modèles d'IA. Il garantit la précision et l'efficacité en comparant les modèles à divers ensembles de données de test, et prend en charge l'expérimentation itérative avec différentes techniques de prétraitement des données et différents paramètres de configuration, facilitant ainsi la gestion efficace de multiples exécutions et déploiements. Spécialement conçu pour le secteur industriel, MLOps Studio ne nécessite aucun codage, ce qui permet aux ingénieurs des procédés et aux experts du domaine d'exploiter ses capacités sans compétences spécialisées en programmation.

Registre des modèles

Configurez les déploiements, assurez la précision des modèles, détectez les facteurs contributifs, les défauts et les anomalies dans un environnement de test, et bien plus encore. Le registre des modèles MLOps conserve un enregistrement complet et un historique des révisions des modèles, ce qui améliore la transparence et facilite le suivi simplifié de l'historique des versions. Dupliquez les modèles pendant la phase de test afin d'évaluer l'impact des changements et d'affiner les modèles pour des performances optimales lors du déploiement, garantissant ainsi des intégrations d'IA rapides et efficaces.

Déployer le modèle formé

Améliorez le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle des pipelines et des expériences d'apprentissage automatique dans un environnement unifié, en réduisant considérablement le besoin de mappages manuels au cours des processus de mise à l'échelle. La contextualisation alimentée par l'IA aligne automatiquement les données des modèles d'actifs existants sur les paramètres requis. En outre, les résultats des modèles d'IA sont facilement accessibles pour l'intégration via une API ouverte, ce qui facilite leur utilisation dans d'autres applications. Cette ouverture s'étend à l'accès aux informations par le biais des applications propriétaires de SymphonyAI et d'une API ouverte, ce qui garantit une intégration transparente avec les applications existantes.

Surveillance et alerte

Personnalisez sans effort les paramètres d'alerte dans MLOps Studio pour répondre à des besoins spécifiques et à des cas d'utilisation industrielle. Adaptez les fenêtres et les seuils d'alerte en fonction de paramètres tels que le volume de données et les points de données requis, afin de garantir des notifications opportunes correspondant aux critères de criticité, de gravité et de volume. Prévenir la fatigue des alertes en mettant en œuvre des modes silencieux qui régulent la fréquence des alertes lors d'événements spécifiques, améliorant ainsi l'expérience de l'utilisateur. Produire des modèles d'IA conçus pour les utilisateurs industriels, offrant fiabilité et confiance, et fournissant des informations exploitables tout en atténuant la surcharge d'alertes.

Former à nouveau et répéter

Affiner itérativement les performances du modèle en intégrant de manière transparente de nouvelles données dans le processus de recyclage. Les utilisateurs peuvent lancer le recyclage des modèles par le biais d'une interface simplifiée, garantissant ainsi que leurs modèles évoluent en même temps que les distributions et les tendances des données, améliorant ainsi la précision et la fiabilité des prédictions au fil du temps. IRIS Foundry permet des mises à jour transparentes ou de nouveaux déploiements adaptés à des cas d'utilisation industriels spécifiques, offrant ainsi la souplesse nécessaire pour s'adapter à l'évolution des besoins de l'entreprise et à la dynamique du marché.

Démonstration de MLOps Studio

Découvrez notre démo vidéo présentant MLOps Studio : un environnement en libre-service, sans code, adapté à l'industrie. Découvrez comment il simplifie la création, le déploiement et la mise à l'échelle des modèles d'IA, grâce à des outils spécialement conçus pour le cycle de vie du processus de ML industriel.

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