Supervisez vos modèles
en production
Observabilité en temps réel pour les modèles de vision par ordinateur. Détectez les anomalies, suivez le drift et fermez la boucle de feedback automatiquement.
Catch failures before users do
Automatic 24/7 monitoring flags anomalous inputs and low-confidence predictions. Reveal blindspots and discover edge cases in production data.
Low Confidence Alerts
Flag predictions below confidence thresholds automatically
Distribution Shift
Detect when production data drifts from training data
Novel Patterns
Discover previously unseen data patterns and edge cases
Real-time prediction insights
Filter millions of inferences to identify the top anomalies. From edge case detection to training dataset integration in seconds.
Total Inferences
Last 24 hours
Avg Latency
P50 response time
Accuracy
Based on reviewed predictions
# Monitor from file
deployment.monitor(
"image.jpg",
tags=["production"]
)
# Monitor from bytes
deployment.monitor_bytes(
"frame.jpg",
raw_bytes
)# Get deployment stats
stats = deployment.get_stats(
window="24h"
)
# Access metrics
print(stats.predictions)
print(stats.reviews)
print(stats.latency_p99)Track distribution changes
Compare production data against your training baseline. Get alerted when distributions shift beyond acceptable thresholds.
Close the feedback loop
Convert production failures into training data. Review predictions, attach to datasets, and trigger retraining automatically.
Continuous Training
Automatically trigger retraining when prediction review thresholds are met. Keep models fresh with production data.
deployment.toggle_continuous_training()Continuous Deployment
Manage model promotion policies between staging and production. Shadow model support for A/B testing.
deployment.set_shadow_model(new_version)Ready to monitor your models?
Start detecting anomalies, tracking drift, and improving models with production feedback.
Lectures associees
MLOps for Computer Vision: The Complete Guide
What CVOps actually means, why classical MLOps tooling breaks down on image and video data, and how the six stages of a computer vision pipeline fit together in production.
Model Monitoring for Machine Learning in Production
A practical look at the tools available for monitoring machine learning models in production — drift detection, performance tracking, and what to actually watch for.
Métriques clés pour le monitoring des solutions de vision par ordinateur
En vision par ordinateur, des données d'entraînement de haute qualité ne garantissent pas des modèles performants en production. Le travail commence après le déploiement, et le monitoring est indispensable.
Qu'est-ce que le Data Drift et comment le detecter en vision par ordinateur ?
Le data drift survient lorsque le dataset utilise pour entrainer votre modele ne reflete pas les donnees que vous recevez en production, entrainant une baisse de performance de votre modele.
La methode la plus rapide pour analyser des modeles de detection d'objets
Apprenez a choisir, ajuster et entrainer n'importe quelle architecture de deep learning pour entrainer vos modeles de detection d'objets, en utilisant une solution MLOps pour la vision par ordinateur.
Comprendre le F1 Score en machine learning : la moyenne harmonique de la precision et du rappel
Dans cet article, nous allons approfondir le concept du F1 score, sa relation avec la precision et le rappel, et pourquoi il est avantageux d'utiliser le F1 score.
Comprendre le surapprentissage en machine learning
Apprenez a lutter contre le surapprentissage en machine learning avec des strategies efficaces et la plateforme MLOps de Picsellia. Evitez la memorisation du modele.