En løsning.
En smartere løsning

Hvilken løsning går I med? Vores MLOps framework er bygget på 5000 timers best practice, som I kan bruge til at komme hurtigere i mål med værdifulde data science-produkter.

Skal vi introducere dig for MLOps?

Det lyder smart.
Men hvad er MLOps egentlig?

MLOps (Machine Learning Operations) er en kernefunktion i machine learning engineering, der fokuserer på at strømline processen med at sætte machine learning-modeller i produktion og derefter vedligeholde og overvåge dem. Uden MLOps risikerer vi, at vores machine learning-modeller ikke skaber værdi for virksomheden.

Bliv (meget) klogere med vores white paper

Der findes flere Machine Learning frameworks.
Vores er effektivt og driftssikkert

twoday kapacitys MLOps Framework giver en genanvendelig og struktureret måde at køre machine learning-pipelines på Azure, der udnytter den fulde liste over MLOps-principper til at understøtte hele livscyklussen for udvikling, implementering og drift af machine learning-modeller.

Ved at bruge frameworket er der en klar proces til at få en machine learning-applikation på rette vej og implementere den i produktionen med store fordele i form af hastighed, genanvendelighed, transparens og konsistens.

Det gør det muligt for Data Scientists og Machine Learning Engineers at arbejde med en velkendt ramme, der understøtter brugen af det rigtige sæt af gennemprøvede services og tilgange hver gang, så de ikke skal bruge tid på at genopfinde hjulet fra gang til gang

Læs mere i vores white paper

Skab forretningsværdi med MLOps.
Sådan gør du

Ifølge VentureBeat bliver 87 % af machine learning-modellerne aldrig sat i produktion. Det fortæller, at der udvikles rigtig mange modeller, men meget få ender med at skabe værdi for virksomheden.

For ikke at blive en del af ovenstående statistik er det vigtigt at have øje for nedenstående udfordringer og vide, hvordan MLOps kan hjælpe med netop dette.

  • Reproducerbarhed – fordi virksomheder stoler mere og mere på machine learning i deres beslutningsproces, er de nødt til at kunne stole på de underliggende algoritmer. Og tillid kan kun opnås, hvis resultaterne er reproducerbare. Men machine learning har mange bevægelige dele – og ligesom ved almindelig app-udvikling skal der bl.a. holdes styr på kodeversionering og driftsmiljøet. Med MLOps bliver dette automatiseret, så de trænede modeller registreres sammen med deres tilknyttede artefakter, parametre, kode osv. Med MLOps bliver det derudover muligt at vende tilbage til en ældre model.

  • Pipelining: Deployment og release – der er mange dele I en machine learning applikation, hvor der er risiko for fejl. Integration og test af ny kode og levering af infrastrukturen bør derfor standardiseres og defineres i pipelines i stedet for manuelle kodetrin. Med MLOps kan du udnytte fordelene fra infrastructure-as-code og pipelines, så du sikrer, at deployment-processen bliver reproduceret nemt og ensartet hver gang.

  • Gentræning og model promotion – efterhånden som data ændres, skal modellerne opdateres, hvilket involverer en masse trin: Dataforberedelse, gentræning, test og evaluering af performance, fairness og compliance. Denne proces kan med MLOps gå fra at være helt manuel til fuldautomatisk.

  • Monitorering – sammenlignet med almindelig udvikling kan performance af en applikation, der indeholder machine learning, udvikle sig uden at ændre en eneste linje koden. Derfor er overvågning af datas skema, fuldstændighed og distribution afgørende for at detektere enhver ændring. Med MLOps kan du køre automatiske test af data og modeller, som sikrer, at mål holder sig inden for ønsket performance og respekterer fairness-mål eller andre specifikke krav.

Gratis white paper

Skalering af machine learning i organisationer

I white paperet får du 10 sider med:

– En grundig introduktion til MLOps
– Inspiration til hvordan du sætter din virksomheds machinelearning-modeller succesfuldt i produktion
– Information om twoday kapacitys MLOps Framework

Læs vores white paper og kom godt i mål med dine næste machine learning-modeller.

Hent white paper her

Se webinar

Skab værdi i produktion med MLOps

Se optagelsen af vores webinar om MLOps nu – og få bud på løsninger til udfordringer med:

– at idriftsætte og monitorere jeres ML-applikationer
– versionere data, modeller og kode for fuld revisionshistorik og bedre fejlsøgningsmuligheder
– monitorere performance og data drift
– reproducere tidligere modelresultater

Vores to skarpe Data Scientist snakker om Azure ML, CI/CD, Python og Docker.

PS: Det foregår på engelsk.

Se webinaret her

Case

Sådan skaber SEGES Innovation fremtidens landbrug med AI og MLOps

En ny, driftssikker og fuldautomatiseret AI-platform ud fra twoday kapacitys Best Practice MLOps Framework, der strømliner produktionssætning og sikrer høj kvalitet, får SEGES Innovations’ data scientists tid til at fokusere på det vigtige: at skabe smarte og innovative data science-produkter, der skaber værdi for brugerne.

Samtidig er omkostningerne reduceret med 80%, og tid brugt på vedligehold og gentræning af machine learning-modeller er reduceret til stort set ingenting.

Læs casen her

Vil du vide, hvordan I kan arbejde smartere med Machine Learning og skabe forretningsværdi?

Gør som en lang række af landets mest ambitiøse virksomheder: Udfyld formularen eller tag fat i Simon – så kan vi tage en god snak om jeres udfordringer og drømme.

Simon Stieper
Client Engagement Director
+45 31 63 29 02
sst@kapacity.dk