Modelos entrenados con su trabajo, ejecutados en su hardware.
Los modelos generales son un buen punto de partida. Los modelos ajustados con sus propias decisiones rinden mejor en su propio trabajo. Nexus programa el entrenamiento en sus tarjetas gráficas, prueba cada modelo antes de ponerlo en servicio y vigila posibles desviaciones una vez en marcha.
Ajustados con sus decisiones, con datos que tiene permiso para usar.
Ajuste modelos base con sus propios registros, tras comprobar en los conjuntos de datos qué se puede usar y qué no. Compare las ejecuciones en paralelo antes de elegir una.
Ejecuciones de ajuste fino
- Ejecuciones comparadas en paralelo
- Modelos base de su propio repositorio
- Coste por ejecución
Conjuntos de datos
- Consentimiento y finalidad comprobados
- Datos personales detectados previamente
- Denegaciones explicadas
Entrenado con decisiones validadas
Entrene un modelo únicamente con decisiones selladas que hayan superado una revisión.
- Solo decisiones validadas
- Vinculadas a sus registros de origen
- Dentro de su propio perímetro
Ningún modelo entra en servicio hasta que supera las pruebas.
Cada modelo se evalúa con sus propias pruebas antes de registrarse. Los modelos que no las superan se rechazan indicando el motivo. Los que aprueban entran en producción de forma gradual, asumiendo un porcentaje de las solicitudes cada vez.
Evaluaciones
- Sus propios conjuntos de pruebas
- Umbrales de aprobado por tarea
- Resultados conservados junto al modelo
Desplegar un modelo
- Gradual por porcentaje de solicitudes
- Comparado con el modelo al que sustituye
- Reversión en un solo paso
Cuando un modelo empieza a fallar, usted lo sabe.
Nexus vigila cada modelo en uso. Cuando las respuestas empiezan a desviarse de las decisiones humanas, puede ver dónde y por qué, e iniciar el reentrenamiento desde la misma pantalla.
- Respuestas comparadas con las decisiones humanas
- Desviación desglosada por tarea y unidad
- Reentrenamiento iniciado desde la alerta
Sobre sus propios modelos.
¿Necesitamos nuestras propias tarjetas gráficas?
No. Los modelos alojados funcionan desde el primer día. Para entrenar los suyos propios sí se necesitan tarjetas gráficas, ya sea en su centro de datos o en el nuestro.
¿Pueden salir de nuestras instalaciones los datos de entrenamiento?
No, a menos que usted lo permita. Usted define dónde puede ejecutarse una tarea para cada conjunto de datos, y cualquier acción que pudiera enviar datos al exterior se comprueba antes.
Profundizar
Ajuste un modelo con sus propias decisiones.
Traiga una tarea sobre la que su equipo tome decisiones a diario. Le mostraremos lo que un modelo ajustado puede hacer con ella.