Services
MLOps & CI/CD
Ship and operate ML, reliably.
We productionise machine-learning systems with automated training, testing, deployment, and monitoring — so models stay accurate, observable, and safe to change.
What's included
- CI/CD pipelines for models and data
- Monitoring, drift detection, and retraining
- Reproducible experiments and versioning
- Safe rollouts with rollback
Frequently asked questions
Supportez-vous le déploiement on-premises ?
Oui. Nous pouvons déployer la stack ML complète sur votre cluster Kubernetes avec SSO, RBAC, réseau privé et fonctionnement air-gapped si nécessaire.
Comment gérez-vous le drift de modèle ?
Nous monitorons les distributions de features, patterns de prédiction et performance du modèle en production. Des alertes automatisées déclenchent les workflows de réentraînement quand un drift est détecté.
Et le MLOps spécifique aux LLMs ?
Nous sommes spécialisés dans le déploiement de LLMs : versioning de prompts, pipelines d'évaluation, suivi des coûts, guardrails et boucles de feedback human-in-the-loop.
Pouvez-vous vous intégrer avec nos outils existants ?
Absolument. Nous travaillons avec votre infrastructure existante : providers cloud, outils CI/CD, registres de modèles et stacks de monitoring.
Combien de temps faut-il pour la mise en place ?
Dépend de votre stack et exigences. Un pipeline CI/CD basique peut être live en 2-3 semaines. Une configuration production complète avec monitoring et gouvernance prend 1-2 mois.