Observabilidade e controle de ML/IA

Obtenha transparência total em tarefas, modelos, artefatos e conjuntos de dados de ML com OptScale

Tarefas, modelos, artefatos e conjuntos de dados de ML

Rastreamento e visualização de métricas

Acompanhamento de custos e desempenho

Tarefas, modelos, artefatos e conjuntos de dados de ML

Ao se concentrar em tarefas, modelos, artefatos e conjuntos de dados de ML, as organizações podem garantir monitoramento, registro e gerenciamento de fluxos de trabalho de ML.

Com o OptScale, os usuários obtêm total transparência em:

Tarefas de ML com Descrição, métricas-chave para cada tarefa (Iter, Perda de Dados, Precisão, Épocas e Despesas), Execuções, Versões de Modelo e Placares de líderes que fornecer controle de versão de execuções de modelos comparar os resultados dos experimentos de ML e encontrar as melhores combinações ótimas de parâmetros
Modelos com Descrição, Tags, Aliases usados Tempo de execução, Precisão, Perda, Precisão, Sensibilidade, Pontuação F1, Custo e assim por diante
Artefatos com Resultados de treinamento, metadados do modelo, logs de experimentos, artefatos de implantação, resultados de inferência
Conjuntos de dados com Descrição, Conjunto de treinamento, Conjunto de validação e outros

Rastreamento e visualização de métricas

O rastreamento de modelos envolve registrar e gerenciar sistematicamente detalhes sobre modelos de aprendizado de máquina ao longo de seu ciclo de vida. O OptScale fornece aos usuários uma análise aprofundada de métricas de desempenho para qualquer chamada de API para serviços PaaS ou SaaS externos. O rastreamento de métricas, incluindo CPU, GPU, RAM, tempo de inferência e visualização com várias tabelas e gráficos, ajuda a melhorar o desempenho e otimizar custos de infraestrutura.

O OptScale Leaderboards oferece às equipes de ML total transparência em todas as métricas do modelo de ML, ajuda a comparar grupos de tarefas executadas de ML entre si com base em seu desempenho e encontra as combinações ideais.

Acompanhamento de custos e desempenho para qualquer chamada de API para serviços PaaS ou SaaS externos

O OptScale cria perfis de modelos de machine learning e analisa profundamente métricas internas e externas para qualquer chamada de API para serviços PaaS ou SaaS externos. A plataforma monitora constantemente os parâmetros de custo, desempenho e saída para melhor visibilidade de ML. A transparência completa ajuda a identificar gargalos e ajustar os parâmetros do algoritmo para maximizar a utilização de recursos de treinamento de ML/IA e o resultado dos experimentos.