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OptScale es una solución FinOps y MLOps de código abierto creada para ML/AI, Big Data, CI/CD y cargas de trabajo regulares

OptScale es una optimización de FinOps y ML/AI de código abierto herramienta disponible bajo la licencia Apache 2.0. Además, los usuarios pueden obtener la solución OptScale tanto para la implementación local como para SaaS.

Capacidades de optimización del rendimiento y creación de perfiles de aplicaciones ML/AI de OptScale

Análisis y optimización de tareas ML/AI

Los equipos de ingeniería de datos y ML/IA obtienen una herramienta para realizar un seguimiento y perfilar la formación de modelos de ML/IA. OptScale recopila rendimiento interno/externo y métricas específicas del modelo, que ayudan a brindar sugerencias de rendimiento y optimización de costos para experimentos de ML/IA o tareas de producción.

Métricas de ML/IA y seguimiento de KPI y transparencia en los equipos de ML/IA

OptScale perfila los modelos ML/AI, brinda un análisis profundo de las métricas internas/externas para identificar problemas de capacitación y cuellos de botella. OptScale mejora el proceso de creación de perfiles de ML/IA al obtener un rendimiento óptimo y ayuda a alcanzar el mejor resultado para los experimentos de ML/IA.

Docenas de recomendaciones tangibles de mejora del rendimiento

Los consejos de optimización del rendimiento de OptScale incluyen el uso de instancias reservadas/spot y planes de ahorro, redimensionamiento y migración de familias de instancias, estado inactivo de los ejecutores de Spark, detección de CPU/IO, inconsistencias de IOPS que pueden ser causadas por transformaciones de datos.

Conjuntos de ejecución

OptScale permite a los ingenieros de ML/IA ejecutar una serie de trabajos de capacitación basados en un presupuesto predefinido, diferentes hiperparámetros y hardware (aprovechando instancias reservadas/puntuales) para revelar el resultado mejor y más eficiente para la capacitación de su modelo ML/AI.

Integración con Spark

OptScale es compatible con Spark para hacer que el proceso de creación de perfiles de tareas de Spark ML/AI sea transparente y más eficiente. Un conjunto de recomendaciones de OptScale, que se entregan a los usuarios después de crear perfiles de modelos ML/AI, incluye evitar el estado inactivo de los ejecutores de Spark.

Costo mínimo en la nube para experimentos y desarrollo de ML/AI

El análisis de costos en profundidad de OptScale y docenas de mejores prácticas de optimización ayudan a minimizar los costos de la nube para los experimentos y el desarrollo de ML/IA. La herramienta ofrece métricas de ML/IA y seguimiento de KPI, lo que proporciona una transparencia total en los equipos de ML/IA.

Plataformas soportadas

Sobre nosotros

Hystax desarrolla OptScale, una plataforma de código abierto de MLOps y FinOps que optimiza el rendimiento y el costo de la infraestructura de TI mediante el análisis del uso de la nube, la creación de perfiles y la instrumentación de aplicaciones, tareas de ML/IA y servicios de PaaS en la nube, y ofrece recomendaciones de optimización tangibles. La herramienta tiene como objetivo encontrar cuellos de botella en el rendimiento, optimizar el gasto en la nube y brindar una imagen completa de los recursos de la nube utilizados y sus detalles de uso. La plataforma puede usarse como SaaS o implementarse desde el código fuente; está optimizado para equipos de ML/AI pero funciona con cualquier carga de trabajo.

Contactos

Correo electrónico: [email protected]
Teléfono: +1 628 251 1280
Dirección: 1250 Borregas Avenue Sunnyvale, CA 94089

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