Infraestrutura cloud e dados que sustentam modelos em produção.
Preparamos a nuvem, os dados e o MLOps para tirar seus modelos de IA do laboratório e colocá-los para rodar em produção, com estabilidade e segurança.
Uma base de nuvem e dados pronta para IA
Desenhamos ambientes em AWS, Azure ou Google Cloud preparados para sustentar iniciativas de inteligência artificial.
Preparamos os dados e pipelines necessários para alimentar os modelos com consistência.
Com MLOps, organizamos a entrada em produção e o acompanhamento dos modelos ao longo do uso.
O que muda para o negócio
Mais previsibilidade para escalar iniciativas de IA.
Visibilidade em produção
Tenha mais controle sobre o comportamento dos modelos depois da entrada em produção.
Escala sob demanda
Ambientes elásticos acompanham o crescimento sem comprometer a estabilidade.
Segurança e governança
Proteja os dados e mantenha controle sobre o acesso ao ambiente.
Ciclo de IA mais eficiente
MLOps reduz dependências manuais e acelera a evolução dos modelos.
Componentes da solução
Cada frente prepara a base necessária para operar IA em escala.
Arquitetura de nuvem
Estruturamos ambientes AWS, Azure ou Google Cloud preparados para workloads de IA.
Migração para a nuvem
Planejamos a transição para cloud preservando a continuidade da operação.
Plataforma de dados
Preparamos a base que abastece análises e modelos com informações confiáveis.
MLOps e operação de modelos
Estruturamos o ciclo necessário para levar modelos à produção e manter sua evolução sob controle.
FinOps e otimização
Acompanhamos custos e ajustamos recursos conforme o consumo da infraestrutura muda.
Governança e segurança de dados
Aplicamos controles para proteger as informações utilizadas pelas iniciativas de IA.
Perguntas frequentes
MLOps organiza o ciclo de vida de modelos de machine learning depois da fase de desenvolvimento, criando uma estrutura para colocá-los em produção e acompanhar sua evolução.
A DOMVS iT atua com AWS, Microsoft Azure e Google Cloud. A escolha depende do ambiente existente e das necessidades da iniciativa.
A infraestrutura precisa ser dimensionada para o tipo de workload que será executado e preparada para acompanhar a evolução dos modelos ao longo do uso.
O modelo precisa estar conectado a um ambiente capaz de sustentar sua execução real. Também é necessário criar condições para acompanhar seu comportamento depois da publicação.
DevOps organiza o ciclo de desenvolvimento e operação de software. MLOps aplica essa lógica ao ciclo de vida de modelos de machine learning, que exigem cuidados específicos depois que entram em produção.
O monitoramento acompanha o comportamento do modelo durante o uso e ajuda a identificar quando ajustes ou uma nova versão se tornam necessários.
MLOps se torna relevante quando modelos deixam a fase experimental e precisam operar de forma recorrente dentro da empresa, com uma estrutura preparada para acompanhar seu ciclo de vida.