

Dirigimos una comunidad FinOps y MLOps con más de 9000 miembros
OptScale permite a los equipos de ML multiplicar la cantidad de experimentos de ML/IA que se ejecutan en paralelo mientras administran y minimizan de manera eficiente los costos asociados con los recursos de infraestructura y la nube.
Las capacidades de OptScale MLOps incluyen tablas de clasificación de modelos de ML, identificación y optimización de cuellos de botella en el rendimiento, ejecución masiva de experimentos de ML/AI, seguimiento de experimentos y más.
La solución permite a los ingenieros de ML/IA ejecutar experimentos automatizados basados en conjuntos de datos y condiciones de hiperparámetros dentro del presupuesto de infraestructura definido.
Solución certificada de FinOps con el mejor motor de optimización de costos en la nube, que brinda recomendaciones de ajuste de tamaño, Instancias reservadas/Planes de ahorro y docenas de otros escenarios de optimización.
Con OptScale, los usuarios obtienen total transparencia en el uso de recursos de la nube, detección de anomalías y amplia funcionalidad para evitar excesos presupuestarios.
Optimice los costos de la nube y obtenga una visualización completa de su gasto en el uso de recursos en AWS, MS Azure, PCG o Alibaba Cloud, o cualquier Clúster de Kubernetes.
El seguimiento y la creación de perfiles del entrenamiento del modelo ML/AI y un análisis profundo de métricas internas y externas permiten a los usuarios identificar cuellos de botella y proporcionar docenas de recomendaciones de optimización.
Docenas de recomendaciones tangibles, incluida la utilización de instancias reservadas/spot y planes de ahorro, el ajuste del tamaño y la migración de familias de instancias, ayudan a lograr un costo mínimo en la nube para los experimentos y el desarrollo de ML/AI.
OptScale rastrea el costo, el rendimiento y los parámetros de salida de cualquier llamada API a PaaS o servicios SaaS externos. La plataforma proporciona a los usuarios seguimiento y visualización de métricas, así como optimización del rendimiento y costos de las llamadas API.
Descubra el panorama completo de las llamadas a las API de S3, Redshift, BigQuery, Databricks o Snowflake, el uso y el costo de su entrenamiento de modelos de aprendizaje automático o experimentos de ingeniería de datos.
La plataforma rastrea experimentos de ingeniería de datos y ML/IA, brindando a los usuarios un conjunto holístico de indicadores de rendimiento internos y externos y métricas específicas del modelo, que incluyen CPU, GPU, RAM y tiempo de inferencia, que ayudan a identificar cuellos de botella en el entrenamiento, mejora del rendimiento y costos. recomendaciones de optimización.
Varias tablas y gráficos tienen como objetivo visualizar las métricas y ayudar a comparar ejecuciones y experimentos para lograr los resultados de entrenamiento del modelo ML/AI más eficientes.
OptScale brinda total transparencia en toda la capacitación del modelo ML/AI y el progreso del equipo y ofrece tablas de clasificación y recomendaciones activas.
La plataforma rastrea la cantidad y la calidad de los experimentos que ejecuta un equipo y entrega el costo del modelo general y los experimentos individuales.
Ejecute experimentos en paralelo con varios parámetros de entrada, como conjuntos de datos, hiperparámetros y versiones del modelo.
Optscale lanza experimentos sobre el hardware óptimo con un uso rentable de instancias reservadas/planes de ahorro al contado. La plataforma permite a los usuarios crear objetivos de experimentos configurables y criterios de éxito, establecer varias condiciones de finalización/aborto e identificar cuellos de botella mediante perfiles integrados.
OptScale se conecta rápidamente a cualquier cadena de herramientas, gracias a la compatibilidad con Jira, Jenkins, Slack, GitLab y GitHub. Asigne entornos de TI a cualquier tarea utilizando Jira. Crea un horario simple, planificar y reservar el entorno de TI dentro de sus equipos de I+D para evitar conflictos a través de Slack. Reciba notificaciones en tiempo real sobre la disponibilidad del entorno de TI, los TTL vencidos o los excesos del presupuesto de la nube en una interfaz familiar. Exporte o actualice un entorno de TI y la información de implementación de sus canalizaciones de Jenkins.
Una descripción completa de OptScale como plataforma de código abierto FinOps y MLOps para optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo en la nube y el costo de la infraestructura. Optimización de costos de la nube, ajuste del tamaño de las VM, instrumentación PaaS, buscador de duplicados S3, uso de RI/SP, detección de anomalías y herramientas de desarrollo de IA para una utilización óptima de la nube.
Descubra nuestras mejores prácticas:
Únase a nuestra demostración en vivo el 25 de octubre y descubra cómo OptScale permite ejecutar ML/AI o cualquier tipo de carga de trabajo con rendimiento y costo de infraestructura óptimos.
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