Criação de perfil e otimização de tarefas de ML/AI
Dezenas de recomendações tangíveis de melhoria de desempenho de ML/AI
Runsets para simular o treinamento de modelo de ML/AI
Custo mínimo de nuvem para experimentos e desenvolvimento ML/AI
Com o OptScale ML/AI e as equipes de engenharia de dados, obtenha um instrumento para rastrear e criar perfis de treinamento de modelo de ML/AI e outras tarefas relevantes. OptScale coleta um conjunto holístico de indicadores de desempenho internos e externos e métricas específicas de modelo, que auxiliam no fornecimento de recomendações de melhoria de desempenho e otimização de custos para experimentos de ML/IA ou tarefas de produção.
A integração do OptScale com o Apache Spark torna o processo de criação de perfil de tarefas do Spark ML/AI mais eficiente e transparente.
Ao integrar com um processo de treinamento do modelo de ML/AI, a OptScale evidencia os gargalos e oferece recomendações claras para alcançar a otimização do desempenho de ML/AI. As recomendações incluem a utilização de instâncias Reserved/Spot e Planos de Economia, rightsizing e migração de família de instâncias, estado ocioso dos executores Spark, detecção de CPU/IO e inconsistências IOPS que podem ser causadas por transformações de dados ou ineficiências de código de modelo.
A OptScale permite aos engenheiros de ML/AI executar uma série de trabalhos de treinamento baseados em orçamento pré-definido, diferentes hiperparâmetros, hardware (alavancando instâncias Reserved/Spot) para revelar os melhores e mais eficientes resultados para seu modelo de treinamento de ML/AI.
Depois de criar o perfil do treinamento do modelo de ML/IA, o OptScale fornece dezenas de recomendações de otimização da vida real e uma análise de custos aprofundada, que ajudam a minimizar os custos de nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/IA. A ferramenta fornece métricas de ML/IA e rastreamento de KPI, proporcionando total transparência entre as equipes de ML/IA.
Uma descrição completa do OptScale como uma plataforma de código aberto MLOps.
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