Fonctionnalités de Pachyderm

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 10 avis. Pachyderm

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Fournit aux administrateurs un aperçu détaillé des modifications apportées par les développeurs de bases de données.

Permet aux utilisateurs de revenir aux versions précédentes de leurs versions de base de données.

Détecte et informe les équipes des résultats post-déploiement problématiques tels que les vulnérabilités de sécurité.

Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production

Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin

Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle.

Automatise de manière fiable les éléments du processus de développement de base de données.

Valide les modifications potentielles de la base de données par rapport aux normes de développement, de sécurité et/ou de conformité.

Suit et gère les modifications de base de données, ce qui permet aux utilisateurs de collaborer et de modifier les mêmes fichiers sans compromettre la génération globale en introduisant du code conflictuel.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.