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MLOps 及 LLMOps 服務 - 優勢與指標
交付時間
縮短 50%
憑藉我們全面的支援和最先進的解決方案，AI模型的開發和部署時間大幅縮短。
效率
提升 60%
我們的工作流程加強了團隊協作，把繁瑣的重複性任務自動化，提升團隊生產力，加快迭代和創新速度。
營運成本
削減 40%
我們的框架優化了模型管理，提升AI及生成式AI模型的性能與可擴展性，從而降低營運成本。
項目成功率
提升 25%
透過最新技術和最佳實踐支援，優化企業的MLOps及LLMOps流程。
交付時間
縮短 50%
憑藉我們全面的支援和最先進的解決方案，AI模型的開發和部署時間大幅縮短。
效率
提升 60%
我們的工作流程加強了團隊協作，把繁瑣的重複性任務自動化，提升團隊生產力，加快迭代和創新速度。
營運成本
削減 40%
我們的框架優化了模型管理，提升AI及生成式AI模型的性能與可擴展性，從而降低營運成本。
項目成功率
提升 25%
透過最新技術和最佳實踐支援，優化企業的MLOps及LLMOps流程。
AI和機器學習技術助力溫室管理
AI和機器學習技術助力溫室管理
挑戰：
Fair Farms 在種植高品質香草時，面臨在溫室內保持最佳濕度和溫度的困難。
解決方案：
PALO IT部署了一款簡便易用的應用程序，利用AI和機器學習技術來調節溫室條件，並根據歷史數據分析，自動控制冷卻、噴霧和滴水系統。
100%
冷卻、噴霧和滴水系統自動化。
與超過150個
澳洲農場主在項目後維持合作伙伴關係。
具成本效益
又可及的解決方案，促進農業包容性。
共享出行需求預測
共享出行需求預測
挑戰：
Uber在預測各地區需求方面面臨挑戰，影響了客戶滿意度和營運效率。
解決方案：
Uber利用MLOps來完善需求預測模型，並整合了多個數據來源，包括市民交通模式和當地舉辦的活動。
減少25%
的乘客等待時間，服務提升，並改善了整體乘客體驗。
增加30%
的匹配請求，方案提升乘客與司機的匹配效率，更有效地平衡供需，並顯著提高顧客滿意度。
提高10%
的司機使用度，將資源利用率最大化。
*內容基於公開可得資料，僅供說明用途。
AI 驅動的醫療影像解決方案
AI 驅動的醫療影像解決方案
挑戰：
飛利浦（Philips）需要提升醫療影像數據的診斷準確性與速度，同時為臨床醫生提供實時分析。
解決方案：
飛利浦整合了MLOps，以簡化醫療影像中AI模型的部署，提升診斷準確性並實現及時洞察。
提高20%
的診斷準確率，使用AI增強影像工具有效提升診斷的可靠性。
縮短30%
的影像分析時間，方案有效加快病人診斷的周轉時間，讓醫生迅速做出準確的治療決策。
每年節省$13 - 17萬
通過提升效率及減少診斷過程中的資源消耗，成功降低營運成本。
*內容基於公開可得資料，僅供說明用途。
與頂尖科技夥伴合作
