- サービス内容
市場投入までの時間を短縮し、モデル品質を向上させ、MLモデルの展開と保守の運用効率を高めます。
GlobalLogic MLOpsソリューションは、英国の大手銀行が毎年100万ポンドから300万ポンドを節約するのに役立っています。
さらに詳しく私たちのサポートML開発ライフサイクルの加速
GlobalLogicは、ML/GenAIモデルが迅速かつ確実に展開され、効率的に拡張され、長期間にわたって正確な予測を提供できるように、MLOpsを使用してデータサイエンスチームとIT運用チーム間のギャップを埋めるお手伝いをします。
私たちの能力効率的。スケーラブル。信頼性。
ML/GenAIモデルを迅速かつ確実に開発、テスト、導入、運用します。
エンジニアリングの洞察ハイパーオートメーションによるデジタルトランスフォーメーションの成果向上
デジタル技術を組織全体に統合することで、効率性を高め、コストを削減し、将来の課題に適応する方法をご覧ください。
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MLOpsのリーダーたち
世界のMLOpsリーダーをご紹介します。
Dr. Nishanthan KamalesonSenior Consultant specializing in MLOps Engineering
複雑なデータを高度なAIとデータサイエンスを使って理解しやすくする。
Dr. José AlbornozPrincipal Consultant, Data Science practice
分野横断的な問題解決アプローチにより、実践的なMLOpsソリューションを提供。
Afroz ShaikhPrincipal MLOps Engineer
先進的なクラウドサービスとオーケストレーションフレームワークを活用したMLOpsソリューションの構築に特化。
よくあるご質問MLOpsに関するご質問にお答えします
GlobalLogicのMLOpsについてもっと知る。
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MLOpsとは？MLOpsとはMachine Learning Operationsの略で、機械学習モデルをソフトウェア開発と運用のライフサイクルに統合するMLOpsソリューション、MLOpsサービス、MLOpsプラットフォームを指す。MLOpsソリューションは、本番環境における機械学習モデルのデプロイ、監視、管理、ガバナンスを合理化し、自動化することを目的としている。
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GenAIOpsとMLOpsの違いは？MLOpsは、本番環境におけるMLモデルの開発、デプロイメント、モニタリング、ガバナンス、およびメンテナンスを合理化するためにDevOpsの原則を適用するプラクティスであり、GenAIOpsは、本番環境におけるGenAIアプリケーションの開発、デプロイメント、ガバナンス、およびメンテナンスを合理化するためにGenAIシステムにMLOpsプラットフォームを適用するプラクティスである。MLOpsソリューションは、基盤となるインフラ、ベストプラクティス、自動化ツールを提供し、それを基にGenAIOpsが構築、拡張することで、ジェネレーティブAIを使用したアプリケーション構築特有の課題に対処する。
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MLOpsフレームワークはデータサイエンスとIT運用のギャップをどのように埋めるのか？MLOp フレームワークは、ML モデルのデプロイと MLOps エンジニアの管理を容易にするプラクティス、ツール、プロセスによって、データサイエンスチームと IT オペレーションチームの間のギャップを埋める。MLOpフレームワークは、デプロイの自動化、モデル品質の確保、ビジネス要件や規制要件の遵守を目的としています。
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MLOpsコンサルティング・サービスは何を提供するのか？MLOpsコンサルティング・サービスは、機械学習ワークフローを合理化し、AI/MLプロジェクトの効率性、拡張性、信頼性を向上させるMLOpsフレームワーク/MLOpsアーキテクチャとMLOpsプラットフォームを構築するために、経験豊富なMLOpsエンジニアの専門知識とガイダンスを提供します。
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サービスとしてのMLOpsとは？サービスとしてのMLOpsとは、モデルの開発からデプロイ、モニタリング、メンテナンスに至るまで、機械学習のワークフローを効果的に管理し、自動化するための一連のプラクティスとソリューションを指す。これは、MLOpsマネージドサービス、または既存のインフラストラクチャと統合するMLOPsプラットフォームとして提供され、企業はAI/MLプロジェクトを合理化し、より効率的でスケーラブルな運用を行うことができます。
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