Sistemas MLOps a escala con Krishna Gade


Aunque nos gusta pensar en los flujos de trabajo de ML como narrativas en línea recta desde el experimento hasta el entrenamiento y la producción, y finalmente el monitoreo; la realidad para las grandes empresas es que todos los pasos se realizan al mismo tiempo en conjunto con otros modelos, con datos cambiantes y, a veces, entradas de características clave desalineadas.

Además, las empresas reguladas deben realizar un seguimiento de todos los modelos, los cambios y los impactos de esos cambios para el cumplimiento. Ingrese la explicabilidad respaldada por el monitoreo del modelo. Lejos del antiguo proceso de una sola tarea de solo monitorear cambios y anomalías, el monitoreo de ML de hoy hace mucho más. Utiliza IA para ofrecer una gestión del rendimiento con todas las funciones que puede identificar cambios, alertar a las personas adecuadas y volver a poner los modelos en producción en tiempo actual con la gobernanza adecuada.

FiddlerAI es una startup enfocada en la gestión del rendimiento del modelo empresarial. Están abordando los desafíos únicos de construir sistemas MLOps internos estables y seguros a escala. Hoy estamos entrevistando krishna gade sobre confiar en la IA, los desafíos técnicos del monitoreo de ML y las declaraciones de problemas del mundo actual más allá del cumplimiento que la explicabilidad puede abordar.

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