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    工作台
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    加速研究

    让数据科学家快速解决业务问题是扩展数据科学和推动业务影响的关键.  Domino的数据科学工作台提供了数据科学家加速研究所需的灵活性和强大功能. 他们可以自由地使用他们想要的工具, 在针对手头任务优化的硬件上, 在可促进再现性的受治理和可伸缩的环境中, 可重用性, 和协作.

    Domino允许您跨运行数据科学和机器学习工作负载 任意计算集群 -在任何云、区域或本地. MLFlow集成使数据科学团队可以轻松地并行运行数百个机器学习实验,并轻松比较结果, 最大化他们的生产力.

    与Feast的集成为组织中的特性提供了一个单一的真实来源, 驾驶重用, 一致性, 和再现性.

    在Domino中部署模型和应用程序
    模型和应用部署

    轻松地将生产模型导出到所选的基础设施

    在将模型投入生产之前,业务价值不会累积. 没有可重复的过程和自动化来加速模型的验证和部署, 组织最多只能延迟ROI,而且往往无法看到其数据科学工作的全部潜力.

    使用Domino,您可以加速流程来创建、管理、扩展和保护生产模型.  模型可以通过可伸缩的api轻松部署, 应用程序, 和发射器, 或者作为Docker镜像导出到CI/CD管道, AWS Sagemaker, 或者其他基础设施.  互动, 使用Shiny创建的可扩展应用程序, 破折号, 和Flask使非技术用户可以轻松地与模型进行交互.

    Domino中的模型监视
    综合模型监测

    自动跟踪数据漂移,模型质量和其他健康统计

    任其自生自灭的模式可能会迅速破坏一项业务.  但是许多组织都在努力有效地监控生产中的模型,并有效地修复问题以保持模型的最佳性能.

    达美乐 综合模型监测 提供一个“单一的窗格”,以观察交通, 漂移, 以及所有生产模型的健康趋势,包括开箱即用和自定义指标和kpi. 当漂移、偏离和数据质量检查超过阈值时,您将自动收到警报.  当需要再培训时, 很容易深入到要修改的模型特征, 快速重新训练和重新部署模型. 

    最大化你的模型速度

    通过这个免费的10分钟评估,了解您在实现模型速度方面所处的位置,并获得建议的改进区域

    综合模型工厂特点

    自助沙箱

    混合动力和
    多重云

    MLFLow实验管理

    分析模板

    应用程序发布

    可扩展模型api

    Docker镜像导出

    综合模型监测

    永利贵宾会的数据科学家在Domino平台上感觉就像在家里一样,并且感谢他们在Domino实验中拥有的自由.

    迈克尔Eiden
    人工智能和机器学习全球主管

    加速数字化转型

    读故事

    常见问题

    Domino的工作台支持哪些数据科学工具?

    永利贵宾会不断地引入可以在Domino中使用的新工具和集成. 要查看永利贵宾会的技术生态系统中当前支持的工具的完整列表,请单击 在这里.

    Domino如何检测模型漂移?

    Domino的模型监视功能自动检测和跟踪模型的输入特征和输出预测中的数据漂移. 用户可以在各种统计检查中进行选择,以最适合他们的监控需求. 如果你有模型的真实数据, Domino可以使用准确度等标准度量来计算和跟踪模型的预测质量, 精度, 和更多的.

    在Domino中可以监视哪些模型?

    在Domino中作为模型api构建和托管的模型将被自动监视. 用流行的语言、框架(如.g., Python, R, 情景应用程序, MATLAB, TensorFlow, DataRobot), 和环境可以在Domino中注册以进行监视.

    和永利贵宾会专家谈谈

    今天安排一次现场演示,或者开始免费试用,迈出探索Domino如何在您的组织中永利贵宾会的第一步.