MLモデルをAPIまたはアプリとして構築・デプロイします

あなたの機械学習モデルは、実世界で確実に実行される場合にのみ価値があります。このサービスは、トレーニング済みモデルを取得するか、ゼロから構築し、あなたのチーム、顧客、またはシステムが実際に使用できるプロダクションレディAPIまたはフルスタックアプリケーションを提供します。

Jupyterノートブックにモデルがある場合でも、エンドツーエンドで構築する必要がある場合でも、このサービスは完全なジャーニーをカバーしています。研究とモデル作成から展開、統合、引き渡しまで。

**各ティアに含まれるもの:**
すべてのパッケージは、ユースケースに関する専門的な調査から始まり、モデルの作成または適応、API統合、完全なソースコード、明確なモデルドキュメントが続きます。そのため、ブラックボックスのままになることはありません。

**フレームワークとテクノロジー:**
デプロイメントは、TensorFlow Serving、FastAPI、Flask、Djangoなどの業界標準ツールを使用して処理されます。フルスタックアプリケーションの場合、フロントエンドはReactJSまたはReact Nativeで構築でき、バックエンドとシームレスなユーザーエクスペリエンスを保証します。TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、その他の主要なフレームワークで構築されたモデルはすべてサポートされています。

**作業範囲:**
選択されたパッケージに応じて、エンゲージメントはライブホスティングのためのクラウド展開、入力がクリーンで一貫していることを保証するためのデータ前処理、特定のデータでのモデルパフォーマンスを向上させるためのファインチューニング、精度と堅牢性を確認するためのモデル検証とテスト、そして時間の経過とともに本番環境でのモデルの動作を追跡できるようにするためのパフォーマンス監視にまで及ぶことがあります。

**NLP、コンピュータービジョン、そしてその先へ:**
過去のプロジェクトタイプには、画像分類、自然言語処理パイプライン、チャットボット、テキスト分析、レコメンデーションシステムなどが含まれます。特定のユースケースがある場合は、注文チャットでお知らせいただければ、コミットする前に話し合うことができます。

**フルスタック機能:**
チームはフロントエンドとバックエンドの両方の開発を処理するため、バラバラな部品の集まりではなく、統合されたソリューションを受け取ることができます。CI/CD、バージョン管理、監視を含むMLOpsプラクティスは、引き渡し後もデプロイメントを保守可能でスケーラブルに保つために、上位層で適用されます。

**対象者:**
このサービスは、AIを製品に組み込むスタートアップ企業、既存のモデルを運用化しようとしている企業、および専門的なMLエンジニアリングサポートを必要とする開発チームに適しています。どのティアがプロジェクトに適しているか不明な場合は、注文前にメッセージを送信してください。範囲を明確にすることができます。

**ロンドン、イングランドに拠点を置く** Zinn Digitalチームは、エージェンシーレベルの専門知識をあらゆるエンゲージメントにもたらし、実際のビジネスニーズに合わせたスケーラブルで効率的、かつ将来性のあるAIソリューションに焦点を当てています。