自然语言处理(NLP)

自然语言处理(NLP)可以极大地受益于厚皮类动物的自动化版本控制和数据驱动管道.

当团队在NLP上进行生产和扩展时,他们经常发现数据任务是一个耗时的瓶颈. 厚皮类动物可以帮助提供数据层,实现从准备到实验和培训的整个ML生命周期的数据任务自动化, 最后是部署.

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“区别是快了一个数量级...如果在旧系统上需要10小时,那么在厚皮类动物上只需要1小时。”

乔治Bonev博士
机器学习工程师,LivePerson
  • 数据驱动的自动化

    使用数据驱动管道和数据版本控制自动化您的MLOps工具链.

    • 当新数据到达时自动触发管道
    • 只处理新数据或更改数据的能力
    • 代码不可知-支持任何库或语言
  • 拍字节的可伸缩性

    快速处理最大的非结构化和结构化数据集

    • 不需要更改代码的并行处理
    • 可扩展的数据版本优化,以降低存储和计算成本
    • Kubernetes本地
  • 端到端重现性

    使用自动数据版本控制和不可变沿袭确保可重现性

    • 更快的数据调试
    • 非常适合满足数据治理需求
    • 简化法规遵循和审计任务