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加速商业房地产洞察平台的机器学习模型生产

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技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 应用基础设施与中间件 - 中间件、SDK 和库
适用行业
  • 水泥
  • 教育
适用功能
  • 物流运输
用例
  • 最后一英里交付
  • 租赁金融自动化
服务
  • 数据科学服务
  • 培训
关于客户
VTS 是一家商业房地产租赁和资产管理软件和数据公司。 VTS 由经历过当今房东和经纪人面临的挑战的房地产专业人士创建,提供易于使用、直观的工作流程和见解平台,使商业房地产专业人士能够更聪明地工作,而不是更辛苦。 VTS 平台管理着超过 120 亿平方英尺的商业地产。
挑战
VTS 希望更高效地生产机器学习 (ML) 模型,同时获得使用 AWS 服务迭代构建新模型的能力。他们希望加快 ML 应用程序的上市时间、减少人为错误以及 DS 团队的努力。 VTS 在将预测模型集成到核心用户体验中时遇到了障碍。数据科学家能够在临时环境(例如 Jupyter 笔记本)中交付模型,但发现使用 VTS 平台的现有基础设施在生产中部署模型具有挑战性。 VTS 拥有出色的数据科学家,但缺乏完成这项工作所需的 AWS 和 MLOps 专业知识。
解决方案
Provectus 研究了如何在 VTS 上对 ML 模型进行原型设计和评估,并提供了基于模板的解决方案,使 VTS 数据科学家能够更轻松地创建 Amazon SageMaker 作业、管道、终端节点和其他 AWS 资源。由此产生的一套连贯的模板,以及使用指南和扩展指南,已成功应用于预测租赁交易结果的机器学习模型。 Provectus 建议数据科学家可以使用 VTS 特定的模板和 SDK 在 Amazon SageMaker 和其他 AWS 服务中创建作业、管道和终端节点。模板和 SDK 将由 Provectus 设计、构建和交付,VTS 数据科学和机器学习工程团队将接受有关如何使用模板和 SDK 的广泛培训和指南。
运营影响
  • The implementation of the templates for VTS significantly reduced the amount of manual activities related to bringing their PoC models to production in a cost-efficient and scalable manner, with architectural best practices. This created a strong foundation for the VTS team, enabling them to develop and deliver future ML applications much faster and at scale. The deal outcomes model was deployed in production in an agile framework, with close collaboration between the Provectus and VTS teams. The introduction of the templates into the ML delivery process allowed the VTS data science team to significantly reduce the amount of manual work required to productionize future ML models. The usage cookbook and extension guidelines provided by Provectus also ensured a smooth transition to a new ML delivery process, which allowed VTS leaders to see actionable results from day one.

数量效益
  • ML Model Productionization Templates Delivered in 3 Months

  • 3x Faster, At-Scale Delivery of ML Models Due to Reductions in Manual Work Volume

  • Significant reduction in manual activities related to bringing PoC models to production

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