Aktualności
Europejskie technologie w obronie i przestrzeni kosmicznej
Wizyta komisarza Andriusa Kubiliusa w CloudFerro potwierdza znaczenie europejskich technologii dla bezpieczeństwa i gotowości operacyjnej Europy.
chmura publiczna · AI i Machine Learning
AI Experiments
Zarządzana usługa MLflowTM do śledzenia eksperymentów, zarządzania wersjami modeli i monitorowania ich działania w środowisku produkcyjnym.
- Open-source MLflowTM
- Bez vendor lock-in
- Suwerenność danych w UE
funkcje produktu
Eksperymenty, modele i monitoring w jednym środowisku
Śledź, wersjonuj i monitoruj modele ML w suwerennym, w pełni zarządzanym środowisku MLflowTM.
W pełni zarządzane środowisko MLflowTM
Śledź eksperymenty, metryki, parametry, modele i artefakty w gotowym do pracy produkcyjnej środowisku MLflowTM zarządzanym kompleksowo przez CloudFerro, bez wdrażania i utrzymywania własnej infrastruktury.
Śledzenie eksperymentów i powtarzalność
Porównuj uruchomienia pod kątem parametrów, metryk, zbiorów danych i wersji modeli. Odtwarzaj wcześniejsze eksperymenty na podstawie zapisanych metadanych, artefaktów i pełnej historii uruchomień.
Lineage modeli i zarządzanie artefaktami
Śledź zależności między zbiorami danych, uruchomieniami treningowymi, wersjami modeli i generowanymi artefaktami. Zyskujesz pełną identyfikowalność potrzebną do governance, audytów i zarządzania projektami ML.
Rejestr modeli i zarządzanie cyklem życia
Wersjonuj, rejestruj i przenoś modele między etapami development, staging i production. Zachowuj przejrzystą historię zmian, akceptacji i kolejnych etapów cyklu życia modelu.
Monitorowanie modeli w produkcji
Rejestruj dane wejściowe, wyjściowe, predykcje i metryki wydajności modeli działających produkcyjnie. Wykrywaj zmiany w zachowaniu modeli i wykorzystuj zapisane dane do diagnozowania problemów, audytów i ponownego trenowania.
Pełna kontrola nad eksperymentami i modelami ML
CloudFerro zapewnia stałą kontrolę nad modelami AI działającymi produkcyjnie, bez konieczności samodzielnego utrzymywania infrastruktury monitoringu. Zyskujesz większą niezawodność, zgodność i audytowalność całego procesu.
Ciągły monitoring i wykrywanie driftu
Wykrywaj pogorszenie jakości modelu, zanim wpłynie na użytkowników. Alerty o drifcie i automatyczne triggery retrainingu pomagają utrzymać stabilne działanie modeli bez ciągłego ręcznego śledzenia dashboardów.
Pełne zarządzanie cyklem życia modelu
Przenoś modele od eksperymentu przez staging do produkcji z pełną kontrolą nad każdą wersją. Rejestr modeli, procesy promocji i szybki rollback upraszczają zarządzanie bez zwiększania obciążenia operacyjnego zespołu.
Powtarzalność i pełna audytowalność
Każde uruchomienie, artefakt i wersja modelu są zapisywane wraz z pełnym lineage. Możesz dokładnie odtworzyć historyczny eksperyment i w dowolnym momencie przygotować kompletną ścieżkę audytową, na potrzeby kontroli wewnętrznych lub zewnętrznych.
Dobre dopasowanie do sektorów regulowanych
Zespoły z sektora finansowego, ochrony zdrowia i administracji publicznej zyskują lineage eksperymentów, wersjonowanie modeli i ścieżki audytowe potrzebne do wykazania zgodności, w jednej zarządzanej platformie.
typowe zastosowania
Jak możesz wykorzystać CloudFerro AI Experiments?
INTEGRACJE
Natywnie zintegrowane z ekosystemem AI CloudFerro
AI Experiments integruje się z pipeline’ami, notebookami, zasobami compute i storage CloudFerro, tworząc spójną warstwę obserwowalności dla całego cyklu życia ML.
MLOps Studio
Zapisuj metryki i artefakty pipeline’ów w MLOps Studio, uruchamiaj retraining na podstawie alertów o drifcie i przekazuj wyniki do rejestru modeli.
AI Compute (GPU)
Zadania treningowe na GPU automatycznie zapisują metryki i checkpointy modeli w AI Experiments, zapewniając pełne śledzenie także dla uruchomień rozproszonych.
Managed Notebooks
Zapisuj eksperymenty i artefakty bezpośrednio z komórek notebooka, od interaktywnej eksploracji po kontrolowane, powtarzalne eksperymenty.
Object Storage
Przechowuj artefakty modeli, logi predykcji i wyniki uruchomień w CloudFerro Object Storage, z dostępem z każdego komponentu pipeline’u.
Managed Kubernetes
Wdrażaj monitorowane modele na Kubernetes i przekazuj logi predykcji z produkcji z powrotem do AI Experiments, domykając cykl od wdrożenia do monitoringu.
zakres usługi
Specyfikacja techniczna
W pełni zarządzany MLflowTM Tracking Server i Model Registry z monitorowaniem w czasie rzeczywistym, wykrywaniem driftu, logowaniem predykcji i automatycznymi triggerami retrainingu. Usługa działa w europejskiej infrastrukturze i wspiera zgodność z RODO.
Tracking Server
Zarządzany MLflowTM: eksperymenty, uruchomienia, metryki, parametry, artefakty
Model Registry
Wersjonowanie · lineage · staging · procesy promocji do produkcji
Monitoring
Metryki wydajności w czasie rzeczywistym · wykrywanie driftu · logi predykcji
Alerty i triggery
Automatyczne triggery retrainingu przez MLOps Pipelines
Lokalizacje
Polska (WAW) · Niemcy (FRA)
Rozliczenie
Na podstawie wykorzystania (compute + storage + żądania API)
FAQ
Najczęściej zadawane pytania
Nie znalazłeś odpowiedzi? Skontaktuj się z nami, jeśli potrzebujesz dodatkowych informacji lub chcesz porozmawiać z naszym zespołem.
Pozostałe produkty
AI i Machine Learning
MLOps Studio
Orkiestruj przetwarzanie danych, trening, ewaluację, wdrażanie i ponowne trenowanie modeli w procesach opartych na kontenerach i Kubernetes. Korzystaj z rozproszonego treningu CPU/GPU oraz śledzenia artefaktów.
Moc obliczeniowa
Maszyny wirtualne
Uruchamiaj i skaluj zasoby w chmurze publicznej w centrach danych OpenStack w UE. Konfiguruj CPU, RAM, storage i system operacyjny oraz zarządzaj cyklem życia VM.
Kontenery i Serverless
Managed Kubernetes
Twórz produkcyjne klastry Kubernetes przez GUI, CLI lub Terraform — bez konieczności samodzielnego zarządzania control plane.
AI i Machine Learning
Usługi Managed GenAI
Korzystaj z w pełni zarządzanej usługi GenAI, która zapewnia wysoki poziom prywatności, zgodność z API OpenAI oraz przetwarzanie danych w Polsce, w całości na europejskiej infrastrukturze.
Produkty i usługi EO
Managed Notebooks
Zacznij pracę od razu w zarządzanym środowisku JupyterLab, bez konfiguracji. Korzystaj z gotowych bibliotek do machine learningu i data science oraz wybieraj notebooki z zasobami CPU lub GPU.
Storage
Object Storage
Zarządzaj kontenerami i bucketami Object Storage, korzystając z dostępu do danych zgodnego z S3 i Swift.