Whitepaper 'FinOps y gestión de costes para Kubernetes'
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Ebook 'De FinOps a estrategias comprobadas de gestión y optimización de costos en la nube'
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OptScale - FinOps
Descripción general de FinOps
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OptScale - MLOps
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Acura: migración a la nube
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Acura: recuperación ante desastres y respaldo en la nube
Descripción general
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Una solución FinOps de código abierto con capacidades de análisis de rendimiento y optimización de ML/AI

Mejore el proceso de creación de perfiles de ML/AI obteniendo un rendimiento óptimo y costos mínimos en la nube para experimentos de ML/AI
OptScale ML-AI Optimization
Hystax-OptScale-ML-task-profiling-optimization

Análisis y optimización de tareas ML/AI

OptScale performance improvement recommendations

Docenas de recomendaciones tangibles para mejorar el rendimiento

Hystax-OptScale-runsets-ML-model-training-simulation

Runsets para simular el entrenamiento de modelos ML/AI 

Optscale minimal cloud cost

Costo mínimo en la nube para experimentos y desarrollo del ML/AI

Análisis y optimización de tareas ML/AI

Con OptScale, los equipos de ingeniería de datos y ML/AI obtienen un instrumento para rastrear y perfilar la capacitación del modelo ML/AI y otras tareas relevantes. OptScale recopila un conjunto holístico de indicadores de rendimiento internos y externos y métricas específicas del modelo, que ayudan a proporcionar recomendaciones de mejora del rendimiento y optimización de costos para experimentos de ML/IA o tareas de producción.

La integración de OptScale con Apache Spark hace que el proceso de creación de perfiles de tareas de Spark ML/AI sea más eficiente y transparente.

Hystax OptScale ML-AI profiling and optimization
OptScale-tangible-performance-improvement-recommendations

Docenas de recomendaciones tangibles para mejorar el rendimiento

Al integrarse con el proceso de entrenamiento de un modelo ML/AI, OptScale pone de relieve los cuellos de botella y ofrece recomendaciones claras para alcanzar la optimización del rendimiento del ML/AI. Las recomendaciones incluyen la utilización de instancias Reservadas/Spot y Planes de Ahorro, el redimensionamiento y la migración de familias de instancias, el estado inactivo de los ejecutores Spark y la detección de incoherencias de CPU/IO e IOPS que pueden ser causadas por transformaciones de datos o ineficiencias del código de modelo.

Runsets para simular el entrenamiento de modelos ML/AI en diferentes entornos e hiperparámetros

OptScale permite a los ingenieros de ML/AI ejecutar un montón de trabajos de entrenamiento basados en un presupuesto predefinido, diferentes hiperparámetros y hardware (aprovechando las instancias Reservadas/Spot) para revelar los mejores y más eficientes resultados para el entrenamiento de tu modelo de ML/AI.

OptScale-runsets_ML_model_training_simulation_on_different_environment_hyperparameters
OptScale-minimal-cloud-cost-for-ML-experiments-and-development

Costo mínimo en la nube para experimentos y desarrollo del ML/AI

Después de perfilar el entrenamiento del modelo ML/AI, OptScale proporciona docenas de recomendaciones de optimización de la vida real y un análisis de costos en profundidad, que ayudan a minimizar los costos de la nube para los experimentos y el desarrollo de ML/AI. La herramienta ofrece métricas de ML/AI y seguimiento de KPI, proporcionando total transparencia entre los equipos de ML/AI.

Plataformas soportadas

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google cloud platform
Alibaba Cloud Logo
Kubernetes
databricks
PyTorch
kubeflow
TensorFlow
spark-apache

Noticias e informes

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

  • Tablas de clasificación de ML/IA
  • Seguimiento de experimentos
  • Ajuste de hiperparámetros
  • Versiones de modelos y conjuntos de datos
  • 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
  • ver cobertura RI/SP
  • obtenga recomendaciones para el uso óptimo de RI/SP

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