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MLOps、MLDevOps支援

AIを活用した開発において開発・運用のサイクルの改善のために
MLOps、MLDevOpsを実装したいお客様を支援します

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MLOpsとは？

MLOpsとは、機械学習モデルの開発、デプロイ、運用を効率的に行うための一連のプラクティスやツールのことを指し、DevOpsの概念を機械学習に適用したものです。

 

その主要なポイントとして
1. モデルのバージョン管理：異なるバージョンのモデルを管理し、再現性を確保します。
2. 自動化：データの前処理、モデルのトレーニング、評価、デプロイなどのプロセスを自動化します。
3. 継続的インテグレーション/継続的デプロイ（CI/CD）：モデルの変更を迅速に本番環境に反映させるためのパイプラインを構築します。
4. モニタリング：本番環境でのモデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じてモデルを更新します。
5. コラボレーション：データサイエンティスト、エンジニア、運用チームが効率的に協力できる環境を提供します。
MLOpsを導入することで、機械学習モデルのライフサイクル全体を管理し、ビジネス価値を迅速に提供することが可能になります。

​​こんなお悩みありませんか

AIサービスやシステムの更新の頻度を上げたい
機会学習などの開発や運用の自動化が出来ていない
AIエンジンと提供しているサービスとの連携が自動化できていない

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大規模開発、長期運用、生成AI開発経験をもとに、サービスや御社に適したMLOpsの実装を支援します

MLOps、MLDevOps支援で出来ること

機械学習サービスの基本設計/システム開発/提案

モデルやMLアセットのバージョン管理の設計/実装を行います

サービスやトレーニングモデルのデプロイメントとその自動化の設計/実装を行います

機械学習サービスの運用設計/MLのワークフローの自動化設計/提案/実装

機械学習のパイプラインの自動化設計/実装/提案を行います

サービスのデプロイやスケーリングの自動化の設計/実装/提案を行います

Webサービス/システムへのモデル/MLワークフローの組み込み/設計/実装

MLモデル周辺のWebシステムのシステム設計/実装/運用を行います

MLDevOPSの実装例

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MLOps、MLDevOps支援で得られるメリット

運用の自動化による高頻度なサービス更新

少人数なエンジニアでの運用を実現できる

サーバーやクラウドコストの削減

テストの自動化による品質の担保

エンジニアのルーチンワークからの開放

エンジニアチームの文化醸成

運営会社：株式会社ドリコム

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