G
GaugeSnap
📊

MLOps & Monitoring

การจัดการและติดตาม AI ในระบบผลิต

ระบบ MLOps ครบวงจรสำหรับจัดการ lifecycle ของโมเดล AI

🔄
CI/CD

Pipeline อัตโนมัติ

⚡
24/7

การตรวจสอบแบบเรียลไทม์

🎯
99.9%

ความเสถียรของระบบ

MLOps Pipeline

Development Stage

1

Data Pipeline

การรวบรวมและเตรียมข้อมูลอัตโนมัติ

ETL Data Validation Feature Engineering
2

Model Training

การฝึกสอนโมเดลแบบอัตโนมัติ

AutoML Hyperparameter Tuning Cross-Validation
3

Model Validation

การทดสอบและตรวจสอบคุณภาพโมเดล

A/B Testing Performance Testing Bias Detection

Production Stage

4

Model Deployment

การติดตั้งและเปิดใช้งานโมเดล

Blue-Green Canary Rolling Update
5

Real-time Monitoring

การติดตามการทำงานแบบเรียลไทม์

Metrics Alerts Dashboards
6

Continuous Learning

การเรียนรู้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

Drift Detection Auto Retrain Feedback Loop

เครื่องมือการติดตาม

📈

Performance

  • Prometheus
  • Grafana
  • New Relic
  • DataDog
📝

Log Management

  • ELK Stack
  • Fluentd
  • Splunk
  • CloudWatch
🎯

Drift Detection

  • Evidently AI
  • WhyLabs
  • Arize AI
  • Fiddler
🚀

MLOps Platforms

  • MLflow
  • Kubeflow
  • Weights & Biases
  • Neptune

Dashboard การติดตาม

ประสิทธิภาพโมเดล

Accuracy 94.2%
Latency 45ms
Throughput 1.2K req/s

คุณภาพข้อมูล

ความสมบูรณ์ 98.5%
ความถูกต้อง 97.1%
ความสม่ำเสมอ 95.8%

สุขภาพระบบ

CPU Usage 65%
Memory 78%
Uptime 99.9%

แนวทางปฏิบัติที่ดี

🔄 Continuous Integration

  • Automated Testing: ทดสอบโมเดลอัตโนมัติในทุกขั้นตอน
  • Version Control: จัดการเวอร์ชันของ code, data และ model
  • Environment Consistency: สภาพแวดล้อมที่สม่ำเสมอระหว่าง dev และ prod

📊 Model Governance

  • Model Registry: จัดเก็บและจัดการโมเดลแบบรวมศูนย์
  • Lineage Tracking: ติดตามประวัติและเชื้อสายของโมเดล
  • Compliance Monitoring: ตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด

พร้อมเริ่มต้น MLOps?

ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน MLOps และการติดตามโมเดล AI

📊 เริ่มโครงการ 🔙 กลับไปเทคโนโลยี

Data Drift Detection

Model Lifecycle Management

เครื่องมือ MLOps

การติดตามและแจ้งเตือน