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Herramienta GenAI para simplificar el cumplimiento normativo
Ventajas clave
Fiabilidad y escalabilidad con una arquitectura robusta
El framework MLOps proporciona una arquitectura robusta y herramientas eficaces para escalar modelos ML en entornos productivos.
Trabajo en equipo y cumplimiento normativo optimizados
El marco MLOps agiliza todo el ciclo de vida del machine learning, desde el desarrollo del modelo hasta su despliegue, lo que permite a los equipos colaborar de forma más eficaz y cumplir los requisitos de seguridad y cumplimiento normativo aplicables.
Reducción del tiempo de lanzamiento al mercado
MLOps automatiza el desarrollo y el despliegue de modelos de IA, minimizando los retrasos y acelerando la entrega a producción.
Cómo superar los retos clave
MLOps aborda los principales retos del proceso de implementación de modelos IA en entornos de producción proporcionando la arquitectura necesaria para garantizar la fiabilidad y escalabilidad de los modelos. Este framework salva la compleja brecha que a menudo existe entre el desarrollo y el despliegue y permite superar los obstáculos relacionados con el rendimiento, la escalabilidad y la aplicación práctica de estos modelos en el mundo real.
Principios MLOps de GFT
Extracción, carga y conversión optimizadas de datos
El marco MLOps garantiza unas operaciones de datos ágiles y eficientes, desde la extracción y la conversión hasta la carga y el almacenamiento.
Modelos modulares y parametrizables
Con el framework MLOps, los modelos entrenados se pueden modularizar y parametrizar fácilmente, lo que permite realizar los ajustes necesarios rápidamente.
Supervisión en tiempo real y aprendizaje adaptativo
Implementamos mecanismos de supervisión continua y aprendizaje adaptativo, con alertas que posibilitan una correcta administración y mantenimiento del sistema.