MLOps

ML/GenAIモデルを、信頼性が高く管理された方法で、スピードとスケールでリリースします。

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。

データ準備とフィーチャー管理

データは様々なソースから自動的に取り込まれ、クリーニングされ、モデルトレーニングのための一貫性のある高品質なデータセットに変換されます。再利用可能なフィーチャー用の一元化されたリポジトリは、コラボレーションを改善し、モデル開発サイクルを加速します。

モデルの開発と展開

自動化されたトレーニングは、モデル作成を合理化し、迅速な実験とチューニングを可能にします。デプロイメントの自動化により、カナリアリリース、モデル比較、およびバージョニングを使用して、開発から実運用へとモデルをシームレスに移行し、最適なモデルのみがデプロイメントに進むようにします。

継続的なモニタリングと改善

パフォーマンス監視では、モデルの精度と効率をリアルタイムで追跡し、自動再トレーニングではパフォーマンス指標に基づいてモデルを更新することで、モデルの精度を維持します。ガバナンスとコンプライアンスルールにより、データプライバシーとセキュリティポリシーを実施します。

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。

詳細はこちら

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 Kamaleson

Senior 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 Albornoz

Principal 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 Shaikh

Principal 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。

  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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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