Whitepaper 'FinOps e gerenciamento de custos para Kubernetes'

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Como otimizar o uso de RI/SP para equipes de ML/AI com OptScale →

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

OptScale — MLOps

Perfil de ML/IA

Otimização de ML/IA

Criação de perfil de Big Data

PREÇOS OPTSCALE

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

Acura – DR e backup na nuvem

Visão geral

Migração para:

AWS

Microsoft Azure

Google Cloud

Nuvem Alibaba

VMware

Pilha aberta

KVM

ML/AI flow automation to enhance model development and deployment

Effortlessly monitor and schedule model training jobs, manage dependencies, and orchestrate ML workflows

Tarefas, modelos, artefatos e conjuntos de dados de ML

Rastreamento e visualização de métricas

Acompanhamento de custos e desempenho

OptScale integrates with Airflow, Jenkins, and GitHub Actions in MLOps to automate the end-to-end machine learning lifecycle.

With OptScale, users can orchestrate the ML workflow, schedule and manage model training jobs, ensuring that they run periodically or in response to specific triggers.

OptScale triggers the necessary jobs in the appropriate tools with the required parameters for various operations, such as training or retraining a model, deploying a model, generating a dataset, e mais.

Plataformas suportadas

Novidades e Relatórios

Conjunto de slides

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

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