宣布通用磚模型的可用性

我們很高興宣布的整體可用性磚模型服務。模型服務部署的機器學習模型作為一個REST API,允許您構建實時毫升應用個性化的建議,客服聊天機器人,欺詐檢測等等——所有沒有管理服務基礎設施的麻煩。

磚的發射模型服務,您現在可以部署您的模型與現有數據和訓練設施,簡化了ML生命周期和降低運營成本。

“通過模型在同一平台上,我們的數據服務生活和我們訓練模型,我們能夠加快部Beplay体育安卓版本署,減少維護,最終幫助我們為客戶提供和世界各地的駕駛更有樂趣和可持續生活。”beplay体育app下载地址- Daniel Edsgärd, Head of Data Science at Electrolux

挑戰與構建實時毫升係統

實時機器學習係統徹底改變了企業是如何運作的,提供的能力做出直接預測基於輸入數據或操作。應用,如聊天機器人、欺詐檢測和個性化係統依賴於實時係統提供即時和準確的反應,改善客戶體驗,增加收入,降低風險。

然而,實現這樣的係統為企業仍然是一個挑戰。實時毫升係統需要快速和可伸縮的基礎設施服務,需要專家知識建立和維護。基礎設施不僅要支持服務還包括功能查找、監控、自動化部署和培訓模式。這往往導致團隊整合不同的工具,從而提高操作複雜性和創造維護開銷。企業往往會花更多的時間和資源基礎設施維護,而不是將ML集成到他們的流程。

Lakehouse生產模型服務

磚模型服務是第一個serverless實時服務解決方案開發一個統一的數據和人工智能平台。Beplay体育安卓版本這種獨特的服務解決方案加速數據科學團隊的生產道路通過集成的工具簡化部署和減少錯誤。

消除管理開銷的實時模型

磚模型服務帶來了高可用、低延遲和serverless服務部署模型背後的一個API。你不再需要處理一個可伸縮的基礎設施管理的麻煩和負擔。我們完全托管服務為您處理所有的重擔,消除了需要管理實例,維護版本兼容性,補丁版本。端點自動向上或向下擴展到滿足需求變化,節省基礎設施成本的同時優化延遲性能。

“快速自動定量低成本同時仍然允許我們規模隨著交通需求增加。我們的團隊現在花更多的時間建立模型解決客戶問題而不是調試基礎設施相關的。”- Gyuhyeon Sim, CEO at Letsur.ai

加速部署通過Lakehouse-Unified模型服務

磚模型服務加速部署的ML模型為本地集成提供各種服務。你現在可以管理整個毫升過程,從數據攝入和培訓部署和監控,所有在一個單一的平台,創建一個一致的視圖在ML生命周期,最大限度地減少錯誤和加速調試。Beplay体育安卓版本模型集成了各種Lakehouse服務,服務包括

• 功能存儲整合:無縫地集成了磚特性存儲,提供自動化在線查找,以防止在線/離線斜-您定義特性一旦在訓練,我們會自動檢索並加入相關特性完成推理有效載荷。
• MLflow集成:本地連接到MLflow模型注冊表,允許快速和容易的部署模型,隻是為我們提供模型,我們將自動準備生產就緒的容器並將其部署到serverless計算
• 質量和診斷(很快):自動捕捉請求和響應在三角洲表來監控和調試模型或生成訓練數據集
• 統一管理:管理和管理所有數據和ML資產,包括那些服務消費和產生的模型,統一編目。

“通過模式提供一個統一的數據和人工智能平台,我們能夠簡化毫升生命周期,減少維護開銷。Beplay体育安卓版本這是我們努力擴大使我們重定向的使用人工智能在更多的業務。”- Vincent Koc, Head of Data at hipages group

授權團隊簡化部署

磚模型簡化了服務模型部署工作流,授權數據科學家部署模型而不需要複雜的基礎設施的知識或經驗。作為發布的一部分,我們也引入了服務端點,解開模型注冊表和評分的URI,導致更高效,穩定,和靈活的部署。例如,現在您可以部署多個模型背後的一個端點,根據需要分布流量模型。新的UI服務和api可以很容易地創建和管理端點。端點還提供內置的指標和日誌,您可以使用監控和接收警報。

開始使用磚模式

• 注冊為即將到來的會議學習磚模型服務可以幫助您構建的實時係統,並從客戶獲得的見解。beplay体育app下载地址
• 把它兜風!開始部署毫升模型作為一個REST API
• 深入研究磚模式文檔
• 檢查指南從遺留MLflow模型服務遷移到磚模式