データサイエンティスト

Modzyは、データサイエンティストがAIを研究室から本番に持ち出すために必要なソリューションです。

データサイエンティストが好むModzyの特徴は以下の通りです。

簡単なモデル展開

  • モデルコードをModzy API仕様を満たすDockerコンテナに素早くラップします。
  • セルフサービスのモデルアップロード機能を使用して、Modzy のプライベート インスタンスに自分のモデルをアップロードします。
  • クラウド、オンプレミス、またはエッジデバイスなど、お好みの環境で、モデルまたはモデルマーケットプレイスが提供する多数の事前トレーニング済みモデルのうちの1つを本番環境に導入します。

モデル管理

  • Modzyを使用して、モデルのパフォーマンスと組織内でのAIの使用状況を監視します。
  • APIキーとジョブ管理機能でジョブの完了状況を監視

インフラストラクチャ制御

  • モデル展開に必要なリソースを簡単に選択・指定できる 
  • インフラコストを管理・制御するためのオートスケーリング 

対抗的な防衛

  • Ensemble Modzy の特許出願中のデータ・スキャン・モデルをデプロイした他のモデルと併用することで、モデルを介して送信される前に、汚染されたデータにフラグを立てることができます。
  • Modzyの特許出願中のロバストなトレーニング方法で再トレーニングを行い、モデルを硬化させます。

データサイエンティストのためのリソース

Modzyを使用すると、データサイエンティストは数行のコードで、モデルを迅速にパッケージ化し、エンタープライズ規模で本番環境に展開することができます。すでにトレーニング済みのモデルをアップロードしたり、Modzyモデルマーケットプレイスからニーズに合わせてトレーニング済みまたは再トレーニング可能なモデルを選択して時間を節約したりすることができます。モデルがデプロイされると、Modzyではリアルタイムでパフォーマンスを追跡して監視することができるので、モデルがドリフトを示したり、期待通りのパフォーマンスを発揮していない場合に介入することができます。Modzyは、AIモデルを本番環境にデプロイする際に発生するラストマイルの課題を克服し、時間とフラストレーションを節約すると同時に、信頼できるAIを大規模にデプロイできるようにします。

逆境防御のためのロバストトレーニングとは?

Modzy Labs の責任者である Arash Rahnama 博士が、セキュリティを強化するために特定のタイプのモデルに対して Modzy がどのようにロバストなトレーニングを行っているかを説明しています。

クイックスタートプログラムの詳細