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:
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
Nuvem Alibaba
VMware
Pilha aberta
KVM
Nuvem pública
Migração de:
Na premissa
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Acura – DR e backup na nuvem
Visão geral
Migração para:
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
Nuvem Alibaba
VMware
Pilha aberta
KVM

Automação de fluxo de ML/IA para aprimorar o desenvolvimento e a implantação de modelos

Monitore e agende facilmente trabalhos de treinamento de modelos, gerencie dependências e orquestre fluxos de trabalho de ML
Automation OptScale
ML-model-training-tracking-and-profiling-OptScale

Tarefas, modelos, artefatos e conjuntos de dados de ML

ML-AI-optimization-recommendations-OptScale

Rastreamento e visualização de métricas

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

Acompanhamento de custos e desempenho

OptScale integra-se com Airflow, Jenkins e GitHub Actions em MLOps para automatizar o ciclo de vida do aprendizado de máquina de ponta a ponta.

ML-AI Automation OptScale

Com o OptScale, os usuários podem orquestrar o fluxo de trabalho de ML, agendar e gerenciar trabalhos de treinamento de modelos, garantindo que eles sejam executados periodicamente ou em resposta a gatilhos específicos.

O OptScale aciona os trabalhos necessários nas ferramentas apropriadas com os parâmetros necessários para várias operações, como treinar ou retreinar um modelo, implantar um modelo, gerar um conjunto de dados, e mais.

Plataformas suportadas

aws
MS Azure
google cloud platform
Alibaba Cloud
Kubernetes
databricks
PyTorch
kubeflow
TensorFlow
spark-apache

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 na sua empresa com Recursos de 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