Pachyderm Funktionen

Einsatz (10)

Sprachliche Flexibilität: Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.
Flexibilität des Rahmens: Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
Versionsverwaltung: Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.
Einfache Bereitstellung: Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.
Skalierbarkeit: Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.
Sprachliche Flexibilität: Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.
Flexibilität des Rahmens: Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
Versionsverwaltung: Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.
Einfache Bereitstellung: Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.
Skalierbarkeit: Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Katalogisierung: Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
Überwachung: Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
Regierend: Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.
Modell-Registry: Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.
Katalogisierung: Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
Überwachung: Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
Regierend: Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.
Sichtbarkeit: Bietet Administratoren einen detaillierten Einblick in Änderungen, die von Datenbankentwicklern vorgenommen wurden.
Rollbacks: Ermöglicht es Benutzern, zu früheren Versionen ihrer Datenbankbuilds zurückzukehren.
Validierung nach der Bereitstellung: Erkennt und benachrichtigt Teams über problematische Ergebnisse nach der Bereitstellung, wie z. B. Sicherheitslücken.

Metriken: Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion
Infrastruktur-Management: Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen
Zusammenarbeit: Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.

Automatisierung: Automatisiert zuverlässig Elemente des Datenbankentwicklungsprozesses.
Änderungsvalidierung: Validiert potenzielle Datenbankänderungen anhand von Entwicklungs-, Sicherheits- und/oder Compliance-Standards.
Versionskontrolle: Verfolgt und verwaltet Datenbankänderungen, sodass Benutzer gemeinsam an denselben Dateien arbeiten und diese ändern können, ohne den gesamten Build durch die Einführung von widersprüchlichem Code zu beeinträchtigen.