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？

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。