Оптимизируйте сквозной жизненный цикл приложений машинного обучения, упростив MLOP как для специалистов по обработке и анализу данных, так и для инженеров по программному обеспечению/DevOps.
Mosaic AI — это самообслуживаемая унифицированная платформа для анализа данных, которая абстрагирует операционализацию жизненного цикла ИИ за кулисами. Все ключевые заинтересованные стороны могут использовать эту платформу для извлечения ценности для бизнеса из данных. Платформа упрощает парадигму искусственного интеллекта для предприятий и позволяет массово внедрять искусственный интеллект на предприятии. Это решение берет на себя развертывание, масштабирование и управление версиями моделей ИИ, позволяя специалистам по данным сосредоточиться на создании моделей ИИ, не беспокоясь о развертывании.
Этот пост предназначен для введения в Mosaic AI в следующем разделе:
- Введение в Mosaic AI
- Функции
- Ограничения
Любой, кто работает в ИТ-индустрии над вариантом использования машинного обучения, будучи специалистом по данным, бизнес-аналитиком, ИТ-командой, отвечающей за управление и соответствие требованиям, бизнес-руководителями или руководителями аналитиков, должен пройти через список сложных и посторонних задач. Эти шаги могут включать в себя подготовку данных, очистку данных, проектирование функций, выбор и построение модели, настройку среды обучения, обучение, настройку и отладку модели, управление версиями моделей, развертывание модели, мониторинг производительности модели, проверка результатов и, в конечном итоге, масштабирование для производственной среды. Набор различных инструментов используется на разных этапах для достижения этих сложных рабочих процессов, и не так просто получить беспрепятственный опыт разработки от экспериментов до реального производства.
Mosaic AI поддерживает функции от приема данных из различных источников до развертывания модели в рабочей среде. И это не заканчивается здесь, вы получаете возможности мониторинга, управления, повторного развертывания модели, и этот список можно продолжить.
Предвзятость в ИИ — это распространенное явление, которое увеличивается с изменением данных, изменением использования данных и многими другими факторами. Чтобы преодолеть предвзятость, вам нужно применить аспект справедливости. Mosaic AI предоставляет эту функцию, чтобы убедиться, что мы не попадем в предвзятую модель сейчас и в будущем.
Управление AI/ML определяется как процесс, с помощью которого любая организация контролирует доступ, внедряет политики и отслеживает действия моделей ML. Надлежащее управление и безопасность позволяют минимизировать риски и максимизировать рентабельность инвестиций.
Возможность увеличения и уменьшения масштаба является потребностью часа. Сегодня, когда характер бизнеса меняется, масштабируемая архитектура — это то, что должно выбрать любое предприятие. Возможности Mosaic AI с точки зрения поддержки GPU, распределения ресурсов и автоматического масштабирования дают организации преимущество.
Все описанные выше функции делают Mosaic AI одним из ведущих продуктов в области AI/ML.
Поговорим об определенных ограничениях:
- Mosaic AI находится в процессе постоянного улучшения с добавлением новых функций и развивается по сравнению с тем, на что он уже способен. И в этом процессе иногда несколько процессов становятся сложными с точки зрения скорости. Команда постоянно работает над этим.
- Пользовательский интерфейс — это область, которую, как мне кажется, нужно переделать, и я думаю, что команда может выпустить блестящий интерфейс в следующих версиях.
Вывод:
Любая организация, которая ищет полноценную платформу AI/ML, от приема данных до развертывания в производстве, может попробовать это. Просто суммирую возможности:
- Готовые соединители
- Каталог метаданных
- Исследование и понимание данных
- Помощь в обработке данных
- Автоматическая аналитика
- Несколько каркасов моделей
- Персонализированные рабочие пространства
- Git-интеграция кода
- Самостоятельная настройка инфраструктуры
- BYOC (принеси свой собственный контейнер)
- Автоматизированное машинное обучение
- Развертывание модели и управление версиями
- Использование модели и точность
- Мониторинг модели и пояснения
