Creamos conjuntamente soluciones innovadoras que generan un impacto significativo
Acelere los ciclos de desarrollo de productos con un desarrollo e implementación de modelos más rápidos
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Reduzca los costos operativos automatizando las tareas repetitivas y optimizando el uso de los recursos
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Mejore el rendimiento de los modelos mediante la supervisión y el ajuste continuo de los modelos
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Cumple con los requisitos de cumplimiento normativo mediante la gobernanza de datos
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Administre diferentes versiones de los modelos y los datos con los que se capacitaron
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Defina e implemente un ciclo de vida de desarrollo de aplicaciones adaptado a los proyectos de ciencia de datos. Capacite a los equipos e implemente un sistema de administración integrado (por ejemplo, Azure DevOps o Jira + github).
Diseñe e implemente una plataforma mLOps que respalde su ciclo de vida de ciencia de datos. Incluye específicamente la gestión de experimentos, el almacén de funciones y el entorno de procesamiento en la nube. Las consideraciones clave son el rendimiento, la supervisión y la detección de desviaciones.
Implementación, producción, implementación y/o mantenimiento de nuevos almacenes de funciones y métricas o implementación de un almacén de funciones de terceros, como Databricks, en la plataforma MLOps.
Los modelos de ciencia de datos a menudo se desarrollan con datos pequeños y encuentran varios problemas cuando se implementan en producción para ejecutarse en grandes volúmenes de datos. Tenemos una gran experiencia en asegurarnos de que los modelos se prueben en un entorno distribuido. Consideramos los factores necesarios para garantizar que los modelos se ejecuten correctamente en entornos de producción reales.
Utilizando nuestra experiencia en BI, proporcionamos estrategias personalizadas y basadas en datos que impulsan el rendimiento y el crecimiento, con un soporte integral de principio a fin.
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