Rackspace Technology ModelFactoryFrameworkを搭載したMLOpsFoundations

データサイエンスチーム向けの標準化されたモデル開発環境： データサイエンスおよびエンジニアリングチームが、任意のMLフレームワークをサポートするモデルを開発できるようにします。

開発、品質保証（QA）、および本番環境全体での自動モデル展開： ハイパースケールクラウドの自動化を活用して、モデルを開発から展開に迅速に移行すると同時に、高可用性、スケーラビリティ、信頼性、およびコスト管理の本番環境に対応した要件に対応します。

モデルと予測の再現性： さまざまな環境にデプロイするときにモデルのバージョンとハイパーパラメータを追跡し、開発中のモデルのパフォーマンスが本番環境のモデルのパフォーマンスと一致するようにします。

診断、パフォーマンスモニタリング、モデルドリフトへの対処のためのツール： データサイエンスチームがモデルのドリフト、デバッグとトラブルシューティングのためのモデルのパフォーマンス、パイプライン管理に対処するためのツールを提供します。

ガバナンスと規制コンプライアンスのモデルの説明可能性： モデル、データ、パラメータを追跡して、適切なプロトコルを採用したことを監査人に示します。

コラボレーション用のプラットフォーム： DevOpsツールとプロセスをMLワークフローと組み合わせます。 Teamscanは緊密に連携して、複雑なモデルとパイプラインを開発し、それぞれのバージョン、アノテーション、履歴を使用して、さまざまな開発段階から本番環境までのモデルの進行を管理します。

加速されたROI： 本番環境でのモデルの使用を促進し、使用料を支払うモデルを使用して、自動化されたクラウドベースのMLライフサイクル管理ソリューションのメリットを実現します。この機能には、コンピューティングリソースの監視と最適化に役立つツールとサービスが含まれています。

結論：

MLOpsを使用すると、Rackspaceを使用すると、通常の25ステップ以上のライフサイクルを10ステップ以下に短縮できます。この効率により、モデルをより迅速に本番環境で運用できるようになります。

モデルファクトリフレームワークは、データサイエンスの継続的統合/継続的開発（CI / CD）と、開発、QA、および本番の自動ワークフローを通じて、本番および開発における多数のMLモデルのサポートを可能にします。 Rackspaceの専門家は、関連するベストプラクティスを実装しながら、特定のワークフローとビジネスニーズに合わせてこのサービスを調整します。

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