AI プラットフォーム動作モデル & MLOps

AI プラットフォーム オペレーティング モデルは、共通のライフサイクル、再利用可能なツール、明示的なサービス所有権を通じて、製品、データ、モデル、ソフトウェア、セキュリティ、運用作業を結び付けます。

Matchpoint は、説明責任のある所有者、明示的な意思決定ゲート、測定可能な受け入れ基準、文書化されたアーキテクチャ、および検出から本番までの実際的なパスを備えた運用機能として AI に近づきます。

AI のスケーリングには、製品、データ、モデル、プロンプト、取得、ツール、ソフトウェア、操作を接続するライフサイクルが繰り返し必要です。私たちは、この完全なシステム全体にわたって、チームの境界、共有サービス、環境、リリース証拠と決定権を定義します。

ライフサイクル バージョンのコード、データ、評価、プロンプト、モデルとプロバイダーの構成、資産とポリシーの取得。デリバリー パイプラインはリリース前に関連するテストを実行しますが、本番環境の可観測性では、調査のために品質のプロキシ、ユーザーの行動、コスト、レイテンシー、エラー、コンポーネントのバージョンが記録されます。

オペレーティング モデルは、ビジネスの成果、ユーザー エクスペリエンス、モデルとデータのパフォーマンス、プラットフォームの信頼性、インシデント対応に対する所有権を割り当てます。サービス カタログとロードマップは、どの機能を共有する必要があり、どの機能をドメイン製品チーム内に残すかをガイドします。