Una solución FinOps de código abierto con capacidades de análisis de rendimiento y optimización de ML/AI

Mejore el proceso de creación de perfiles de ML/AI obteniendo un rendimiento óptimo y costos mínimos en la nube para experimentos de ML/AI

Análisis y optimización de tareas ML/AI

Docenas de recomendaciones tangibles para mejorar el rendimiento

Runsets para simular el entrenamiento de modelos ML/AI

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

Análisis y optimización de tareas ML/AI

Con OptScale, los equipos de ingeniería de datos y ML/AI obtienen un instrumento para rastrear y perfilar la capacitación del modelo ML/AI y otras tareas relevantes. OptScale recopila un conjunto holístico de indicadores de rendimiento internos y externos y métricas específicas del modelo, que ayudan a proporcionar recomendaciones de mejora del rendimiento y optimización de costos para experimentos de ML/IA o tareas de producción.

La integración de OptScale con Apache Spark hace que el proceso de creación de perfiles de tareas de Spark ML/AI sea más eficiente y transparente.

Docenas de recomendaciones tangibles para mejorar el rendimiento

Al integrarse con el proceso de entrenamiento de un modelo ML/AI, OptScale pone de relieve los cuellos de botella y ofrece recomendaciones claras para alcanzar la optimización del rendimiento del ML/AI. Las recomendaciones incluyen la utilización de instancias Reservadas/Spot y Planes de Ahorro, el redimensionamiento y la migración de familias de instancias, el estado inactivo de los ejecutores Spark y la detección de incoherencias de CPU/IO e IOPS que pueden ser causadas por transformaciones de datos o ineficiencias del código de modelo.

Runsets para simular el entrenamiento de modelos ML/AI en diferentes entornos e hiperparámetros

OptScale permite a los ingenieros de ML/AI ejecutar un montón de trabajos de entrenamiento basados en un presupuesto predefinido, diferentes hiperparámetros y hardware (aprovechando las instancias Reservadas/Spot) para revelar los mejores y más eficientes resultados para el entrenamiento de tu modelo de ML/AI.

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

Después de perfilar el entrenamiento del modelo ML/AI, OptScale proporciona docenas de recomendaciones de optimización de la vida real y un análisis de costos en profundidad, que ayudan a minimizar los costos de la nube para los experimentos y el desarrollo de ML/AI. La herramienta ofrece métricas de ML/AI y seguimiento de KPI, proporcionando total transparencia entre los equipos de ML/AI.

Plataformas soportadas

Noticias e informes

Conjunto
de diapositivas

FinOps y MLOps

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.

Cómo hacerlo

FinOps, optimización de costos en la nube y seguridad

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