Vi ser till att era AI-modeller är aktuella och affärskritiska. Både idag och imorgon.
Att utveckla en AI-lösning är det första steget. Att hålla den relevant är nästa. Varje lösning, oavsett mål, behöver optimeras, uppdateras och anpassas i takt med att både verksamheten och omvärlden förändras, för att kunna skapa långsiktigt värde. På Arange erbjuder vi ModelOps där vi driftar, optimerar och vidareutvecklar era AI-modeller, så att de förblir både aktuella och affärskritiska. Vi kompletterar det med MLOps-kompetens för att säkerställa robusta pipelines för träning, testning och versionering. Tillsammans ger det er en framtidssäkrad AI-lösning. En lösning som håller för vardagen idag och för förändringarna imorgon.
Med ModelOps och MLOps ser vi till att era AI-lösningar utvecklas i takt med verksamheten, tekniken och omvärlden.
Kontinuerlig optimering i drift och modell
Alla AI-lösningar behöver hållas i form. Med MLOps och ModelOps ser vi till att era modeller får rätt data, rätt miljö och rätt övervakning. Vi justerar prestanda, övervakar avvikelser och fintrimmar både kod och kontext. Resultatet? Modellprestanda som är i takt med både affären och tekniken – utan att störa den dagliga driften. Resultatet blir en modellprestanda lösningar som alltid ligger i fas med affären och tekniken utan att störa den dagliga driften.
Trygg och skalbar vidareutveckling
När nya krav, data eller tekniker uppstår tar vi modellen vidare. Vi hanterar uppdateringar, tester, retraining och utrullning med samma metodik som modern mjukvaruutveckling – versionshantering, CI/CD, rollback-strategier och dokumentation. Allt för att ni ska kunna förbättra och skala er AI utan att börja om från början.
Vanliga frågor vid utveckling av AI-applikationer
Vad är ModelOps?
ModelOps handlar om att hantera, övervaka och förbättra AI-modeller i produktion. Det säkerställer att modellerna fortsätter prestera som de ska, även när data, beteenden eller marknadsförutsättningar förändras.
Vad är skillnaden mellan MLOps och ModelOps?
MLOps omfattar hela livscykeln för maskininlärning, inklusive utveckling och träning. ModelOps fokuserar på driften och förbättringen av modeller i produktion, det vill säga det steg där AI-lösningen möter verkligheten.
Varför behöver AI-modeller underhållas?
AI-modeller påverkas över tid av ny data, förändrade mönster och nya krav. Utan kontinuerligt underhåll riskerar de att tappa precision eller bli irrelevanta. Med regelbunden optimering ser vi till att de fortsätter skapa värde.
Hur ofta behöver man uppdatera en AI-modell?
Det beror på modellens syfte och hur snabbt omvärlden förändras. Vissa modeller kräver daglig uppdatering, andra mer sällan. Vi hjälper er hitta rätt frekvens för att balansera prestanda, kostnad och affärsnytta.
Behöver era modeller underhållning?
Modellunderhåll är vår specialitet. Jag och teamet på Arange hjälper er optimera, anpassa och vidareutveckla så att lösningen växer med verksamheten. Själva underhållningen är on the house.
