Whitepaper 'FinOps e gerenciamento de custos para Kubernetes'
Por favor, considere dar ao OptScale um Estrela no GitHub, é código aberto 100%. Aumentaria sua visibilidade para outros e aceleraria o desenvolvimento de produtos. Obrigado!
Ebook 'De FinOps a estratégias comprovadas de gerenciamento e otimização de custos de nuvem'
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OptScale — FinOps
Visão geral do FinOps
Otimização de custos:
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
Nuvem Alibaba
Kubernetes
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OptScale — MLOps
Perfil de ML/IA
Otimização de ML/IA
Criação de perfil de Big Data
PREÇOS OPTSCALE
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Acura – migração para nuvem
Visão geral
Nova plataforma de banco de dados
Migração para:
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Nuvem pública
Migração de:
Na premissa
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Acura – DR e backup na nuvem
Visão geral
Migração para:
AWS
Microsoft Azure
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VMware
Pilha aberta
KVM

Automação de fluxo MLOps

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

MLflow automation in OptScale

Utilizada por

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ML-AI-Leaderboards-OptScale

Placares de ML/IA

observability-and-control-OptScale

Observabilidade e controle

OptScale automation

Automação

ML-cloud-cost-optimization-OptScale

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
MLOps capabilities in OptScale
ML/AI Leaderboards

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.

Observability and control OptScale
Automation OptScale

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:

  • Otimização RI/SP
  • Identificação de recursos não utilizados
  • Otimização de armazenamento de objetos 
  • Redimensionamento de VM 
  • Gerenciamento de custos do Databricks
  • Instrumentação S3 e Redshift
ML-AI Cost optimization OptScale

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Plataformas suportadas

aws
MS Azure
google cloud platform
Alibaba Cloud
Kubernetes

Novidades e Relatórios

Plataforma de código aberto MLOps

Uma descrição completa do OptScale como uma plataforma de código aberto MLOps.

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

  • Placares de ML/IA
  • Rastreamento de experimentos
  • Ajuste de hiperparâmetros
  • Controle de versão de conjunto de dados e modelo
  • Otimização de custo de nuvem

Como usar o OptScale para otimizar o uso de RI/SP para equipes de ML/IA

Descubra como: 

  • aprimore a utilização de RI/SP por equipes de ML/IA com OptScale
  • veja cobertura RI/SP
  • obtenha recomendações para uso ideal de RI/SP

Por que o MLOps é importante

Abordamos neste artigo como preencher a lacuna entre aprendizado de máquina e operações:

  • Os fatores determinantes para MLOps
  • As questões sobrepostas entre MLOps e DevOps
  • Os desafios únicos em MLOps em comparação com DevOps
  • As partes integrantes de uma estrutura MLOps
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