Al utilizar la funcionalidad, los equipos de ML multiplican la cantidad de experimentos de ML/AI que se ejecutan en paralelo mientras administran y minimizan de manera eficiente los costos asociados con los recursos de infraestructura y la nube necesarios.
Con análisis de costos completos y la capacidad de detectar recursos no asignados/huérfanos, OptScale ayuda a las empresas a identificar escenarios de optimización para cargas de trabajo en la nube/clústeres K8. OptScale ofrece cientos de recomendaciones de optimización, desde redimensionamiento de máquinas virtuales hasta servicios PaaS y depósitos abandonados.
OptScale ofrece información integral sobre el costo, el rendimiento y la salida de las llamadas a la API; admite el seguimiento de métricas y facilita la optimización rentable del rendimiento. También administra de manera eficiente el tráfico entre regiones y permite una fácil integración de servicios adicionales como S3, Redshift y BigQuery para operaciones escalables.
La integración fluida facilita la gestión de los resultados de modelos y experimentos a lo largo de todo su ciclo de vida. Esto se logra mejorando y combinando la experiencia del usuario de MLFlow con las capacidades de MLOps y FinOps.
Plataformas soportadas
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.
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