/projects-overview.webp)
记录制度
所有模型的单一系统
文档、代码和模型清单在跨系统分布时不可避免地会不同步. 像SR 11-7这样的法规, CCAR, CRD四世, 和GDPR需要一种全面的方法来建模涵盖开发和使用的风险管理. Domino跟踪模型的起源，从想法到影响, 展示谁做的, 他们做了什么, 他们是如何部署的, 以及如何在生产中使用它.
再现性引擎
快速复制和验证工作
模型验证团队花费大量时间收集文档，以拼凑模型是如何构建和执行的. Domino的再现性引擎自动跟踪代码的更改, data, 工具, 并通过持续的版本控制进行打包. 这些都是在持久工作区中捕获的，允许数据科学家和验证者立即重新创建用于创建模型的确切实验环境, 即使工具和开发人员在此期间发生了变化. 讨论功能集中了以前埋藏在数千封电子邮件中的对话.
开箱即用的支持盛宴-新兴, 特性存储的开源标准——增加特性的可重复性和可重用性. 你有一个计算重要特性、推动重用和一致性的单一真实来源.
集成模型监测
高效跟踪模型性能的各个方面
许多组织都在努力有效地监控生产中的模型，并有效地修复问题，以保持模型的最佳性能.
达美乐 集成模型监测 提供一个“单窗格玻璃”来观察交通, 漂移, 以及具有开箱即用和自定义指标的所有生产模型的运行状况趋势. 当漂移、发散和数据质量检查超过阈值时，您将自动收到警报. 当需要再培训时, 向下钻取要修改的模型特性很容易, 快速再培训和重新部署模型.
这使您可以在一个位置查看Domino中生成的所有生产资产, 作为库存模型. 查看所有使用指标, 版本, 以及组织内已进入生产的所有数据科学模型的错误率.