KNIME数据科学持续部署

定义并自动化 ModelOps 流程，以加速洞察力生成时间并扩大数据科学的影响力。

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从创建到大规模传播数据驱动的洞察

使用标准化的（但完全可定制的）验证和发布测试流程，安全地部署数据科学解决方案。

自动化部分或全部的生产化流程，以增加您组织内部数据科学的规模和速度。

自动监控和重新训练生产中的模型，以确保准确性和有效性。同时保留审计日志，并在需要时允许回滚到之前的模型。

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为什么选择 KNIME 进行数据科学持续部署

定义并自动化数据科学的产业化

数据科学持续部署（CDDS）扩展帮助数据和 IT 团队确保仅部署经过验证的数据科学解决方案。KNIME Hub 扩展包括一系列预配置但可按需调整的 KNIME 工作流和数据应用。企业可以添加自己的验证和治理要求，使用内部归档设置，并更改监控和再训练策略。

CDDS利用了KNIME Software的关键企业特性，如集成部署、具有定义的执行内容的KNIME Hub空间、工作流触发器等。使用其直观的UI，数据专家可以轻松地部署工作流、验证、监控和再培训工作流，而管理员可以监督整个部署过程。

自动化您想要的任何事情，包括重新训练模型。

部署流程因行业、组织规模、IT 法规等因素而异。您可以根据需要自动化尽可能多或尽可能少的工作。

手动通过直观的数据应用程序将工作流移动到各个阶段，或完全自动化验证和生产。随着数据的变化，模型的效力可能会受到影响。CDDS 允许您持续监控模型性能，并在需要时自动触发重新训练。

轻松准备模型投入生产（无需返工）

缩小数据科学创建与将结果投入生产之间的差距。使用 KNIME 的低代码/无代码环境，捕获您的模型以及所有数据预处理步骤，以便自动集成并准备好在生产中重复使用。

同步工作流创建和生产流程，以确保模型监控可以自动触发重新训练和即时重新部署，以实现最佳模型性能。

验证生产流程

确保符合公司治理实践，并仅允许经过验证的工作流进入生产。使用 KNIME 的 CDDS 扩展，数据科学应用和（API）服务在通过每个测试、验证和生产阶段时都会进行检查和验证——无论是自动还是手动。

根据组织需求添加或调整空间。管理员可以通过直观的行政数据应用程序一目了然地监督生产流程。

透明度和可审计性

在生产中跟踪模型，确保审计的完整性。随着模型性能的持续检查，结果会自动记录，提供完全的透明度，并在需要时能够回滚到之前的版本。

在 KNIME CDDS 扩展中实现事件日志记录，并根据需要修改。

“我认为这变得越来越重要。仅仅构建一个数据科学用例或一个超级棒的机器学习模型是不够的。如果不能将其投入生产，那么它就没有任何用途。”

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