MLOps Konsult i Sverige

Med boomen av ML-applikationer och AI är det tydligt att utvecklingen av en korrekt modell bara är en del av pusslet. För att lyckas skapa en Machine Learning driven produkt måste man skapa MLops-metoder och infrastruktur för att träna, distribuera och hantera ML-modeller i produktion. Några viktiga ämnen är:

• MLops-verktyg
• Modellavvikelse och övervakning
• Sömlös omträning och versionshantering av modeller
• Versionshantering av data samt lagrade artefakter.