Automação de fluxo MLOps

Ferramenta de código aberto para construir processos e estratégias de desenvolvimento de ML/IA eficientes

Utilizada por

Placares de ML/IA

Observabilidade e controle

Automação

Otimização de custos de ML/IA

Recursos de MLOps

Aprimore o processo de ML em sua empresa com os recursos do OptScale, incluindo:

Rastreamento de experimentos
Ajuste de hiperparâmetros
Controle de versão de conjunto de dados e modelo
Instrumentação de treinamento de modelo

Placares de ML/IA

Os Leaderboards de ML/AI fornecem versionamento de experimentos de treinamento de modelos e classificam tarefas de ML com base em métricas. O Evaluation Protocol da OptScale, com um conjunto de regras pelas quais os candidatos são comparados, garante que os modelos treinados sejam testados consistentemente e impõe uma comparação de igual para igual.

Observabilidade e controle

Com o OptScale, os especialistas em ML ganham total transparência em tarefas, modelos, artefatos e conjuntos de dados de ML. O painel do OptScale fornece uma visão abrangente de várias métricas de treinamento para cada modelo de ML em um único painel de vidro, oferecendo rastreamento e visualização de modelos, bem como rastreamento de custo e desempenho.

Automação de ML/IA

A integração do OptScale com Airflow, Jenkins e GitHub Actions no MLOps foi projetada para automatizar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina.

Ao alavancar a automação, os usuários podem manter a consistência e a eficiência em seus projetos de ML/IA. A interface amigável do OptScale permite que os usuários monitorem sem esforço e programem trabalhos de treinamento de modelos, gerenciem dependências e orquestrem fluxos de trabalho de ML.

Otimização de custos de ML

Ao integrar-se ao processo de treinamento do modelo ML/IA, o OptScale destaca gargalos e oferece recomendações claras para atingir desempenho e custo de infraestrutura ideais, incluindo: