Administrador de modelos SAS^®

Lista de funciones de SAS Model Manager

Unificar modelo activo

Establecer un registro modelo seguro y versiones. permitido a su equipo entender su modelo del proyecto, metadatos y artefactos de soporte.
Perfile, etiquete, clasifique y categorice sus activos de modelado. Busque y descubra modelos en toda su organización.
Acceda a modelos y artefactos utilizando la interfaz de usuario o mediante programas a través de Rest API, código SAS o código Python para integrarse con procesos MLOps automatizados.
Gestione, versione, puntúe y gobierne SAS, Python, R y otros modelos en toda su empresa.
Auditar eventos importantes, incluyendo la creación, eliminación y utilización de modelos.
Lea el blog para aprender más sobre el control de versiones en SAS Model Manager.

Validar modelos

Genere automáticamente código de puntuación para modelos Python y R utilizando el paquete sasctl.
Asegurar que los modelos se ejecuten dentro de SAS Model Manager y el entorno de producción.
Compare los modelos SAS, Python y R uno al lado del otro para determinar el mejor ajuste para la producción.
Lea el blogpara aprender a registrar modelos de Python utilizando un nuevo paso en SAS Studio.

Desplegar modelos en minutos

Despliegue modelos SAS, Python y R en una variedad de destinos, sin recodificación.
Despliegue modelos en la cloud, on premise, en Snowpark o en Azure Machine Learning para ser incluidos en la base de datos como Teradata.
Publique modelos SAS, Python y R en contenedores guardados en el registro dentro de la cloud o en las instalaciones.
Lea nuestra guía de modelos desplegados mediante CAS.

Supervisar, detectar, alertar y repetir

Ilumine la deriva de datos, conceptos y modelos con monitoreo continuo.
Obtenga reportes de rendimiento dinámicos con reportes listos para usar desde la utilización hasta el retiro.
Rastree, valide e informe de auditoría para seleccionar el champion del modelo para su uso en otras aplicaciones.
Sincronice el indicador clave de rendimiento para alertar a las Partes interesadas o indicar el reentrenamiento del modelo, minimizando el costoso tiempo de inactividad.
Personalice los informes de rendimiento y cree su propio indicador clave de rendimiento basado en los datos de rendimiento del modelo.
Lea nuestra guía para monitorear modelos de lenguaje natural tratamiento (datos) dentro de SAS Model Manager.

Agilizar los procesos de MLOps

Utilizar la plantilla para crear procesos repetibles de Integración Continua y Entrega Continua (intervalo de confianza/CD) para probar y promover de forma eficiente nuevos modelos y flujo de decisión.
Integre múltiples entornos, herramientas y aplicaciones a través de nuestro flexible ecosistema API .
Automatizar, integrar, ascender y mantener informadas a las personas adecuadas con un ecosistema de flujo adaptable.
Lea el blogpara aprender a aprovechar una plantilla de promoción de intervalo de confianza/CD con SAS Model Manager.

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