Neben der Entwicklung und Schulung von Modellen für maschinelles Lernen bleiben wir auch im Anschluss in der Nähe, um sicherzustellen, dass das Modell ordnungsgemäß ausgeführt wird und effektiv in Ihre Geschäftsinfrastruktur integriert werden kann.
Die Bereitstellung eines maschinellen Lernmodells kann genauso lange dauern wie die anfängliche Modellentwicklung, insbesondere in einem großen Unternehmen.
Fast Data Science - London
Bei der Bereitstellung von ML-Modellen müssen folgende Aspekte berücksichtigt werden:
Wie soll das Modell kommunizieren? Über eine API, eine Web-Anfrage usw.?
Möchten wir eine in der Cloud gehostete oder eine On-Premise-Lösung? Bei einer in der Cloud gehosteten Lösung haben wir die Wahl zwischen Standardservern und Serverless Computing , die jeweils ihre eigene Preisstruktur haben.
Geschwindigkeit, Auslastung, wie viele Instanzen, wird ein Load Balancer benötigt?
Zuverlässigkeit, Ausfallrate?
Gibt es irgendeine Art von Fallback, falls das Modell fehlschlägt?
Genauigkeitsüberwachung? Welches Genauigkeitsniveau ist akzeptabel?
Wer soll benachrichtigt werden, wenn das Modell eine Prüfung nicht besteht?
Alle diese Überlegungen sollten von Anfang an in den Projektplan einbezogen werden und verlängern die Zeit, die für die vollständige Produktionsreife des Modells benötigt wird.
Wenn wir für Ihr Unternehmen ein Modell für maschinelles Lernen entwickeln und bereitstellen, können Sie sicher sein, dass wir für die entsprechende Qualität der Bereitstellung sorgen, sodass Sie eine robuste Lösung erhalten, die viele Jahre lang Bestand hat.
What we can do for you
