AI Academy
Gépi tanulás üzemeltetése (MLOps)
A Gépi tanulás üzemeltetése (ML Ops) szolgáltatás során a vállalatnak lehetősége nyílik megismerkedni a gépi tanulás életciklusának hatékony kezelésével, üzemeltetésével és skálázásával. A szolgáltatás során bemutatásra kerülnek az MLOps elvei, az MI-modellek fejlesztésének, telepítésének és monitorozásának gyakorlatai, valamint az automatizált AI-pipeline-ok és CI/CD folyamatok.
Különös figyelmet fordítunk az AI Act szerinti megbízhatósági és skálázhatósági követelményekre, támogatva a folyamatos fejlesztést és a szabályozásoknak megfelelő működést vállalati környezetben.
Szolgáltatásunk gyakorlati fókuszú, így biztosítja, hogy a vállalat hatékonyan tudja menedzselni és optimalizálni MLOps folyamatait az MI életciklus mentén.
A vállalat megismeri az automatizált modelldisztribúciós és megfigyelési folyamatokat, valamint a CI/CD és DevOps eszközök alkalmazását az MI-modellek életciklusának optimalizálásában.
A szolgáltatás egyik kiemelkedő eleme egy csoportos gyakorlati feladat, amelynek során a vállalat által delegált szakemberek egy teljes MLOps pipeline-t terveznek és valósítanak meg a vállalat üzleti folyamatára szabottan. A folyamat lefedi a modellek verziókezelését, tesztelését, telepítését és folyamatos megfigyelését, biztosítva azok megbízhatóságát és skálázhatóságát.
Példákon keresztül tárjuk fel, hogyan integrálhatók az MLOps eszközök a data science és IT csapatok együttműködésének hatékonyabbá tételére, valamint hogyan lehet az ML-modelleket stabilan és üzleti környezetben is fenntarthatóan működtetni.
Kinek ajánljuk?
Szolgáltatásunkat azon vállalatoknak ajánljuk, akik az MLOps alapelveinek és az ML-életciklusban betöltött szerepének megértéséhez és alkalmazásához keresnek támogatást.
Ennek megfelelően az ideális résztvevők funkcionális üzleti érdekeltek, MI-architektek, adattudósok, szoftverfejlesztők, DevOps szakemberek, valamint IT- és üzemeltetési szakértők, akik már rendelkeznek középhaladó szintű tapasztalattal.
