生成AIへの投資は増加傾向にあり、この分野のテクノロジーの採用はさらに加速しています。
このような環境では、多くの組織が新しい技術を試し、実験し、新しい機能を導入する過程で、「フランケンシュタイン」のようなインフラストラクチャに陥る可能性があります。これによってすぐに制御を失い、技術的負債を悪化させ、保守作業を増加させ、コストを急上昇させる可能性があります。
このような事態を防ぐ唯一の具体的な方法は、生成AIソリューションを安全に管理し、自信を持って大規模に運用できるようにすることです。
これらのプロセス、ガードレール、統合の集合体は、しばしばMLOpsと呼ばれます。しかし、生成AIには独自の課題があり、それに応じて、大規模言語モデル（LLM）独自の課題と要件に合わせて調整された、MLOpsのサブセットであるLLMOpsで対処する必要があります。
DataRobotは、責任を持って効果的に生成AIを導入、監視、管理することで、私たちが社内外の評判を維持できるよう支援してくれる、なくてはならないパートナーです。
生成 AIの分野は急速に変化しており、DataRobot の柔軟性、安全性、セキュリティは、重要な医療データ保護基準を維持するために信頼できるHIPAA準拠の環境で最先端を維持するのに役立ちます。
DataRobot を使用することで、革新的な方法で新しいアイデアを試すことができます。DataRobot を使うと、課題に対し、データセットを基に複数のプロトタイプを 20% 速く作成できます。このプロセスにより、データサイエンティストの知識やスキルの習得が促進されます。
すべてのコンポーネントをまとめる単一のプラットフォームの価値を過小評価することはできません。 テクノロジーと協力的なDataRobot チームの組み合わせ。どちらかが欠けていたら、他を探していたでしょう。