منصة MLOps لشركة طاقة عالمية

بناء بنية MLOps شاملة تمكّن النشر السريع لنماذج الصيانة التنبؤية عبر أكثر من 50 منشأة.

الطاقة والمرافق

2024

8 أشهر

10 مهندسين

أسرع 90%

وقت النشر

من تدريب النموذج إلى الإنتاج

+25 نموذج

النماذج في الإنتاج

منشورة عبر المنشآت

+$2 مليون وفر

منع التوقف

من خلال الصيانة التنبؤية

زيادة 3 أضعاف

إنتاجية علماء البيانات

الوقت المستغرق في عمل ML الفعلي

التحدي

احتاجت شركة الطاقة إلى توسيع مبادرات الذكاء الاصطناعي عبر العمليات: • علماء البيانات يقضون 70% من الوقت على البنية التحتية مقابل النمذجة • لا توجد طريقة موحدة لنشر النماذج للإنتاج • نماذج في الإنتاج بدون مراقبة أو إصدارات • بيئات غير متسقة بين التطوير والإنتاج • صعوبة تكرار التجارب والنتائج

حلنا

نفذنا منصة MLOps شاملة: **بنية خط أنابيب ML** • نشر Kubeflow لسير عمل ML المنظم • بناء مخزن الميزات لهندسة ميزات متسقة • إنشاء سجل نماذج مع الإصدارات والنسب **التدريب والنشر الآلي** • خطوط CI/CD لتدريب ونشر النماذج • إطار اختبار A/B لمقارنة النماذج • قدرات التراجع الآلي **المراقبة والملاحظة** • لوحات أداء النماذج في الوقت الفعلي • اكتشاف انحراف البيانات والتنبيه • تسجيل وتحليل التنبؤات **منصة الخدمة الذاتية** • واجهة ويب لعلماء البيانات لنشر النماذج • إنشاء مشاريع قائمة على القوالب • تتبع التجارب المتكامل

"كانت منصة MLOps نقطة تحول. يمكن لعلماء البيانات الآن التركيز على حل المشاكل بدلاً من مواجهة البنية التحتية. نشرنا نماذج في 6 أشهر أكثر من السنوات الثلاث السابقة."

رئيس الذكاء الاصطناعي والتحليلات

شركة طاقة دولية