DataikuのMLOps

信頼性の高い展開を確保する

リアルタイム、バッチのどちらのユースケースに対応するモデルでも、さまざまなインフラストラクチャーや環境にデプロイし、管理することができます。

API経由でリアルタイム予測を提供するモデルだろうと、スケジュールに基づくバッチ処理で稼働するモデルだろうと、Dataikuでは安定した運用維持のための詳細な設定が可能で、スムーズにデプロイできます。

バージョン管理によるモデルの再学習と比較

Dataikuにより、あらゆるモデルのバージョンを管理し、チャンピオン/チャレンジャー比較を通じてさまざまなバージョンを簡単に評価できます。モデルの更新が意図的かつ測定可能であることを確認し、より適切な意思決定に活用できます。

パフォーマンスの問題やドリフトが発生した場合、簡単に以前のバージョンに戻すことができるため、運用環境での継続性を確保し、リスクを最小限に抑えることができます。

コンプライアンスのための文書化とストレステストを自動化

Dataikuは、ドキュメントを自動生成し、コンプライアンスを実現可能にし、あらゆるプロジェクトを再現可能にすることで、モデルガバナンスをシンプルにします。Dataikuを使用すると、ユーザーはデプロイ前にモデルのストレステストを実施できるため、パフォーマンスを検証し、潜在的な脆弱性を特定できるようになり、信頼性の高い結果を得ることができます。