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OptScale - FinOps

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Automatización de ML/IA

Supervise y programe sin esfuerzo trabajos de entrenamiento de modelos, administre dependencias y organice flujos de trabajo de ML

Tareas, modelos, artefactos y conjuntos de datos de ML

Seguimiento y visualización de métricas

Seguimiento de costes y rendimiento

La integración de OptScale con Airflow, Jenkins y GitHub Actions en MLOps tiene como objetivo automatizar el ciclo de vida del aprendizaje automático de extremo a extremo.

Con OptScale, los usuarios pueden orquestar el flujo de trabajo de ML, programar y administrar trabajos de entrenamiento de modelos, garantizando que se ejecuten periódicamente o en respuesta a desencadenantes específicos.

OptScale activa los trabajos necesarios en las herramientas adecuadas con los parámetros requeridos para varias operaciones, como entrenar o volver a entrenar un modelo, implementar un modelo o generar un conjunto de datos., y más.

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Plataforma de código abierto MLOps

Una descripción completa de OptScale como una plataforma de código abierto MLOps.

Mejore el proceso de ML en su empresa con Capacidades de OptScale, incluido

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Optimización de los costos de la nube

Cómo utilizar OptScale para optimizar el uso de RI/SP para equipos de ML/AI

Descubra cómo:

Mejore la utilización de RI/SP por parte de los equipos de ML/AI con OptScale
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Por qué es importante MLOps

Para cerrar la brecha entre el aprendizaje automático y las operaciones, en este artículo abordaremos lo siguiente:

Los factores impulsores de MLOps
Los problemas de superposición entre MLOps y DevOps
Los desafíos únicos de MLOps en comparación con DevOps
Las partes integrales de una estructura MLOps

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