バージョン管理
AIのコード、モデル、およびデータセットに対する変更を管理し、追跡する実践は、再現性と監査可能性を確保するためのものである。
コードには Git、データには DVC や LakeFS、アーティファクトのバージョンにはモデルレジストリツールなどのシステムを活用します。あらゆる変更（特徴量エンジニアリング用スクリプト、ハイパーパラメータ設定、データセットのスナップショット、学習済みモデルのバイナリ）は、タグ付けされ文書化されます。バージョン管理により、ロールバック、実験のためのブランチ管理、ならびに本番環境の任意のモデルがどのように導出されたかについての完全なトレーサビリティを実現できます。
ある金融サービスチームは、前処理コードをGitで管理し、生データセットおよびクレンジング済みデータセットをDVCで追跡し、学習済みの各モデルを、そのパラメータおよび入力データのバージョンとともにMLflowに登録しています。異常が発生した場合でも、過去の任意のモデルバージョンを正確に再現できるため、デバッグと監査コンプライアンスの双方に寄与します。
私たちは、お客様が答えを見つけるお手伝いをします
Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
既存のAIガバナンスプロセスがない場合でも開始できますか。
AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
Enzaiはどのように進化するAI規制と整合性を保っていますか？
リサーチ、インサイト、更新情報
組織がAIを採用し、管理し、監視する能力を、企業レベルの信頼性で強化します。規模で運営する規制対象の組織向けに構築されています。