Capability
MLOps & modellevenscyclus
De pijplijnen en routines die modellen na de lancering actueel houden: geversioneerde data en modellen, geautomatiseerde hertraining en evaluatie, beheerste uitrol en terugdraaien, en kostenmonitoring. Uw team weet altijd welk model draait en waarom het is veranderd.
De meeste modellen verliezen nauwkeurigheid naarmate de werkelijkheid die ze beschrijven verandert. Beheer van de modellevenscyclus maakt van hertrainen en uitrollen een routine in plaats van een project.
01Architectuur
Referentiearchitectuur
Een gangbare opbouw van de componenten. Elke implementatie wordt afgestemd op uw systemen en uw eisen voor dataopslag en beveiliging.
Data
- Geversioneerde datasetsDVC
- FeaturepijplijnenAirflow
Training en evaluatie
- HertrainingspijplijnenAirflow · Docker
- Vergelijking met het productiemodel
Register en uitrol
- ModelregisterMLflow
- Gefaseerde uitrolKubernetes · GitHub
Monitoring
- Kwaliteit, kosten en latentiePrometheus · Grafana
- Triggers voor hertraining
02Componenten
Wat deze capability omvat
01
Versiebeheer en register
Datasets, features en modellen samen geversioneerd, met een register dat vastlegt wat in productie draait.
02
Hertrainingspijplijnen
Geplande of getriggerde hertraining, met automatische evaluatie tegen het huidige model.
03
Beheerste uitrol
Gefaseerde uitrol, shadow- of canarytests en terugdraaien in één stap.
04
Bewaking van kosten en prestaties
Inferentiekosten, latentie en gebruik gemonitord naast de modelkwaliteit.
03Implementatie
Hoe we het implementeren
We richten de levenscyclus eerst in voor één model en passen die daarna toe op de rest, zodat het proces past bij de capaciteit van uw team. Elke wijziging in data, code of configuratie levert een herleidbare modelversie op.
- Promotieregels vergelijken elke kandidaat met het productiemodel op afgesproken metrieken.
- Terugdraaien is een geteste routinehandeling.
- Toegang tot productiemodellen en -data volgt het principe van minimale rechten.
04Opleveringen
Wat u ontvangt
Ontwerp van de levenscyclus en promotieregels
Pijplijnen voor hertraining en evaluatie
Modelregister en releaseproces
Dashboard voor monitoring en kosten
Technologie
Technologieën waarmee we werken
- MLflow
- DVC
- Airflow
- Docker
- Kubernetes
- GitHub
- Prometheus
- Grafana
Per project gekozen en afgestemd op uw bestaande standaarden. Het gaat om technologieën die we gebruiken, niet om partnerschappen of aanbevelingen.
05Toepassingen
Typische toepassingen
Patronen waarvoor deze capability is ontworpen, geen lijst van uitgevoerde projecten.
01
Prognosemodellen die de markt volgen
Vraag- of prijsmodellen die op nieuwe data worden hertraind en alleen worden uitgerold als ze beter presteren dan de huidige versie.
02
Vision-modellen voor nieuwe productvarianten
Inspectiemodellen uitgebreid naar nieuwe productvarianten zonder de lijn te verstoren.
03
Toepassingen met taalmodellen
Wijzigingen in prompts, retrieval en modellen uitgerold via dezelfde evaluatiepoorten als code.
06Gerelateerd
Verder lezen
Sectorcontext
Meer binnen Beheer & opschaling
- Validatie & betrouwbaarheid
Modelevaluatie, robuustheidstests, validatie in de praktijk en monitoring na livegang, zodat AI in de operatie betrouwbaar blijft.
Volgende stap
Baken MLOps & modellevenscyclus af voor uw organisatie
Deel uw proces, data en randvoorwaarden. We stellen een aanpak voor, het bewijs dat we eerst verzamelen en een realistisch plan.