ML-Modelle und Performance genau in der Spur.
Finden und beheben Sie Data Drifts, Performance-Verschlechterungen, unerwartete Bias-Fehler oder Probleme bei der Datenintegrität, die Ihren Geschäftsergebnissen im Wege stehen.
Modell-Monitoring im Kontext
Wirkt sich Ihre Prediction Engine negativ auf Ihre Web-Performance aus? Mit Monitoring für Ihre ML-Modelle sowie Ihre Software und Infrastruktur im Zusammenhang sorgen Sie dafür, dass aus Incidents keine größeren Probleme werden.
Eigene Daten? Doch besser Integrationen? Warum nicht beides?
Nutzen Sie Ihre eigenen Daten aus jedem beliebigen ML-Stack, unser offenes, flexibles Integrations-Framework – oder beides. Mit eigenen Custom-Dashboards und Modell-Monitoring werden Ihre Data-Science-Projekte zum Erfolg.
Adieu Silos. Bonjour Teams.
Die besten Ergebnisse liefern ML-Modelle, wenn Engineers, DevOps und SREs Zugriff auf dieselben Datensets haben und sich nicht in separaten Informationssilos abmühen. Über die einzige Full-Stack Observability-Plattform mit Performance-Monitoring für ML-Modelle verbessern Sie die Zusammenarbeit Ihrer Teams mit Ihren Geschäftsergebnissen direkt im Blick.
See MLOPS in action
Der Direkt-Einblick in Ihre ML-Modelle in wenigen Klicks
Über Instant Observability Quickstarts erstellen Sie schneller Instrumentierungen, Dashboards und Alerts.
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