व्यवसायों के लिए डेटा की भविष्य कहनेवाला शक्ति का लाभ उठाने के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल का उपयोग करना अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है। हालाँकि, 60 प्रतिशत ML मॉडल कभी भी उत्पादन में नहीं आते हैं। ये मॉडल अक्सर लोगों, प्रक्रियाओं और प्लेटफार्मों में बदलाव के अपर्याप्त विचारों के कारण इच्छित परिणाम देने में विफल रहते हैं, जो एक उत्तरदायी, चुस्त प्रौद्योगिकी वातावरण में प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए आवश्यक हैं। रैकस्पेस टेक्नोलॉजी मॉडल फैक्ट्री फ्रेमवर्क द्वारा संचालित नया रैकस्पेस एमएल ऑपरेशंस फाउंडेशन ऑफरिंग (एमएलओपीएस), आपके डेटा परिदृश्य को नया करने में आपकी मदद कर सकता है, भले ही आपके पास एमएल मॉडल को कुशलतापूर्वक उत्पादन में ले जाने के लिए सभी तकनीकी विशेषज्ञता न हो।
रैकस्पेस टेक्नोलॉजी ने हमारे मॉडल फैक्ट्री फ्रेमवर्क को ओपन सोर्स टूल्स के साथ बनाया है जो तेजी से विकास, प्रशिक्षण, स्कोरिंग और मॉडलों की तैनाती को सक्षम बनाता है। हम मॉडल फैक्ट्री फ्रेमवर्क के आसपास अनुकूलन के माध्यम से एमएलओपीएस समाधान को विशिष्ट वर्कफ़्लोज़ और व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप बना सकते हैं। रैकस्पेस ग्राहकों को नई राजस्व धाराएं बनाने, दक्षता बढ़ाने और अविश्वसनीय अनुभव देने में मदद करने के लिए क्लाउड की नवीन क्षमताओं का लाभ उठाता है। रैकस्पेस टीमें उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं और डेटा माइग्रेशन, डेटा इंजीनियरिंग, डेटा साइंस, एमएल और संचालन में विशेषज्ञता की एक विस्तृत श्रृंखला को रोजगार देती हैं। अपने डेटा को नवाचार के लिए एक उपकरण में बदलने में मदद करें।
सुविधाएं और लाभ
आपकी डेटा विज्ञान टीमों के लिए मानकीकृत मॉडल विकास परिवेश: आपकी डेटा विज्ञान और इंजीनियरिंग टीमों को किसी भी एमएल ढांचे के समर्थन के साथ मॉडल विकसित करने की अनुमति देता है।
विकास, गुणवत्ता आश्वासन (QA), और उत्पादन परिवेश में स्वचालित मॉडल परिनियोजन: उच्च उपलब्धता, मापनीयता, विश्वसनीयता और लागत प्रबंधन की उत्पादन-तैयार आवश्यकताओं को संबोधित करते हुए, मॉडल को विकास से परिनियोजन तक त्वरित रूप से ले जाने के लिए हाइपर-स्केलक्लाउड ऑटोमेशन का लाभ उठाता है।
मॉडल और पूर्वानुमानों की पुनरुत्पादन क्षमता: विभिन्न परिवेशों में परिनियोजित करते समय मॉडल संस्करणों और हाइपर-पैरामीटरों को ट्रैक करता है, यह सुनिश्चित करता है कि विकास में मॉडल का प्रदर्शन उत्पादन में मॉडल के प्रदर्शन से मेल खाता है।
निदान के लिए उपकरण, प्रदर्शन की निगरानी, और मॉडल बहाव को संबोधित करना: मॉडल ड्रिफ्ट, डिबगिंग और समस्या निवारण के लिए मॉडल प्रदर्शन, और पाइपलाइन प्रबंधन को संबोधित करने के लिए डेटा विज्ञान टीमों के लिए उपकरण प्रदान करता है।
शासन और नियामक अनुपालन के लिए मॉडल स्पष्टीकरण: ऑडिटर्स को यह दिखाने के लिए मॉडल, डेटा और पैरामीटर ट्रैक करें कि आपने उचित प्रोटोकॉल का इस्तेमाल किया है।
सहयोग के लिए मंच: DevOps टूल और प्रक्रियाओं को ML वर्कफ़्लोज़ के साथ जोड़ती है। टीमें जटिल मॉडल और पाइपलाइनों को विकसित करने और उत्पादन के विभिन्न विकास चरणों के माध्यम से संबंधित संस्करणों, एनोटेशन और इतिहास के साथ मॉडल प्रगति का प्रबंधन करने के लिए मिलकर काम कर सकती हैं।
त्वरित ROI: उत्पादन में मॉडलों के उपयोग में तेजी लाएं और भुगतान-के-क्या-आप-उपयोग मॉडल के साथ एक स्वचालित क्लाउड-आधारित एमएल जीवनचक्र प्रबंधन समाधान के लाभों का एहसास करें। इस सुविधा में आपके गणना संसाधनों की निगरानी और अनुकूलन करने में आपकी सहायता करने के लिए टूल और सेवाएं शामिल हैं।
निष्कर्ष:
एमएलओपीएस के साथ, रैकस्पेस आपको सामान्य 25+ चरण जीवनचक्र को 10 चरणों या उससे कम तक कम करने में मदद कर सकता है। यह दक्षता आपको मॉडल को उत्पादन में अधिक तेज़ी से संचालन में लाने की अनुमति देती है।
मॉडल फ़ैक्टरी फ्रेमवर्क डेटा विज्ञान और विकास, क्यूए, और उत्पादन के लिए स्वचालित वर्कफ़्लोज़ के लिए निरंतर एकीकरण/निरंतर विकास (सीआई/सीडी) के माध्यम से उत्पादन और विकास में कई एमएल मॉडल के लिए समर्थन को सक्षम बनाता है। रैकस्पेस विशेषज्ञ प्रासंगिक सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करते हुए इस सेवा को आपके विशिष्ट वर्कफ़्लो और व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप बनाते हैं।
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