В Justix мы специализируемся на решениях ML Ops, которые упрощают и автоматизируют рабочие процессы машинного обучения, обеспечивая масштабируемое, надежное и эффективное развертывание, мониторинг и управление вашими моделями в производстве.
Индивидуальные стратегии MLOps для оптимизации ваших AI/ML рабочих процессов, обеспечивая эффективность, масштабируемость и соответствие.
Оптимизируйте модели машинного обучения для производительности, точности и эффективности с помощью автоматизированных конвейеров.
Развертывайте и управляйте моделями машинного обучения в продакшене с масштабируемыми решениями для вывода в реальном времени.
Автоматизируйте обучение, валидацию и развертывание моделей с помощью надежных CI/CD конвейеров.
Создавайте и управляйте масштабируемыми конвейерами данных, обеспечивая высококачественные данные для обучения и вывода моделей.
Непрерывный мониторинг ML моделей для обнаружения дрейфа, деградации производительности и потребностей в переобучении.
Внедряйте лучшие практики безопасности и обеспечивайте соответствие отраслевым стандартам для ответственного ИИ.
Автоматизируйте и управляйте ML инфраструктурой с помощью Terraform, Kubernetes и облачных инструментов.
Наш подход к ML Ops гарантирует, что каждая модель будет развернута, мониторится и поддерживается с точностью и вниманием к деталям.
Мы анализируем ваши ML рабочие процессы и определяем масштабируемую и эффективную стратегию MLOps, адаптированную под ваши потребности.
Проектируйте и внедряйте надежные конвейеры данных для извлечения, преобразования и хранения признаков.
Обеспечьте быстрое экспериментирование с автоматическим отслеживанием, версионированием и настройкой гиперпараметров.
Внедряйте автоматизированные стратегии развертывания для масштабируемого и надежного обслуживания ML моделей.
Настройте мониторинг, логирование и оповещения для обнаружения проблем и обеспечения надежности модели.
Применяйте лучшие практики для безопасности модели, объяснимости и соблюдения нормативных требований.
Постоянное обслуживание модели, переобучение и поддержка для адаптации к изменяющимся паттернам данных.