AI・画像認識MLOps

MLOpsを活用したAIモデル運用で、お客様のビジネスを支援します

AIモデルの開発や運用には多くの課題があります。例えば、PoC(概念検証)段階で使用したGPU搭載マシンでは問題が発生しなかったが、展開(デプロイ)先となるエッジPC上では期待した速度が出ない。また、複数のエッジPCに対するAIモデルの展開に大きなコストがかかる。時間経過に伴ってAIの精度が低下し始めたが再学習が難しい、といった課題が指摘されています。
これらの課題を解決し、機械学習モデルをビジネスに適用するには「MLOps」に基づいた学習基盤の構築が有効です。Sky株式会社は、AIモデル開発の効率化と継続的なモデルデプロイを実現することで、持続可能なAIモデル運用システムを実現します。

AIモデルの開発や運用のなかで、こんなお困り事はありませんか?

こんなお困り事はありませんか?

複数のエッジPCに対するデプロイが煩雑になり、余計なコストがかかる

エッジPC上で動作させると、AIモデルが期待した速度で処理できない

データやパラメータのトレーサビリティが担保されていないため学習を再現できない

蓄積データに合わせたAIの再学習が自動化できておらず手間がかかる

AIが期待どおり動作しているかを監視したいが、出力と正解データの蓄積がなく評価できない

作り上げたAIモデルを現場で活用し続けるには、 継続デリバリーを実現し、モデルをアップデートする仕組みが不可欠です!

Sky株式会社は、お客様のニーズに合わせてデータの収集から学習基盤の構築、 モデルデプロイまでの一連のソリューションを提供します。

活用している技術

  • Kubernetes + Kubeflow
  • KFP(Kubeflow Pipelines SDK)
  • MLflow Tracking
  • Amazon SageMaker Studio
  • Amazon SageMaker Processing
  • AWS IoT Analytics
  • AWS IoT Greengrass
  • Azure Machine Learning
  • Azure DevOps
  • Jenkins

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Sky株式会社のソフトウェア開発に興味を持ってくださった皆さまに向けて、各種資料をご用意しました。下記よりダウンロードいただけますので、ぜひご活用ください。

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Sky株式会社は、さまざまなシステムやソフトウェアの開発および評価 / 検証のご依頼を承っています。ご相談やご質問がございましたら、こちらのフォームからお気軽にお問い合わせください。

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