実験から生産までのエンド・ツー・エンドのソリューション
このプラットフォームのワンクリック展開機能は、完全なMLOpsプロセスをカプセル化する。モデルの検証をパスした後、システムは自動的にDockerコンテナ化された予測APIを生成し、AWSエラスティック・コンピューティング・クラスター上でそれをホストする。ユーザーは、JSON形式でのリアルタイム・リクエスト・レスポンスをサポートする専用のHTTPSエンドポイントを入手することができる。企業が独自のモデルサービスを構築するために必要な2-3週間のエンジニアリングサイクルと比較して、DataFawnはビルトインのトラフィック監視と自動スケーリングメカニズムにより、プロセスを5分に短縮します。
実際の導入事例を見ると、ある小売企業がこの機能を利用して販促反応予測モデルをCRMシステムに統合した後、APIレスポンス遅延は200ms未満で安定し、1日あたり10万リクエストを処理する運用・保守コストは従来のソリューションの1/5で済んだ。さらに重要なのは、プラットフォームが提供するモデルの反復管理で、データセットの新バージョンをアップロードする際、システムは古いAPIをオンラインに維持し、A/Bテストによって効果の向上が確認された後、シームレスに新バージョンに切り替えることができる。データセットの新バージョンをアップロードする際、システムは古いAPIをオンラインに維持し、A/Bテストで効果の改善が確認された後にシームレスに切り替えることで、モデル更新のリスクを完全に解決する。
この答えは記事から得たものである。DataFawn: コードを書かずに機械学習モデルを構築するデータ分析プラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DataFawnのモデルデプロイメントシステムが本番へのシームレスな分析を可能にする
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