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
With OptScale ML/AI and data engineering teams get an instrument for tracking and profiling ML/AI model training and other relevant tasks. OptScale collects a holistic set of both internal and external performance indicators and model-specific metrics, which assist in providing performance enhancement and cost optimization recommendations for ML/AI experiments or production tasks.
OptScale integration with Apache Spark makes Spark ML/AI task profiling process more efficient and transparent.
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.
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.
After profiling ML/AI model training, OptScale provides dozens of real-life optimization recommendations and an in-depth cost analysis, which help minimize cloud costs for ML/AI experiments and development. The tool delivers ML/AI metrics and KPI tracking, providing complete transparency across ML/AI teams.
Una descripción completa de OptScale como una plataforma de código abierto de FinOps y MLOps para realizar la optimización de costos de la nube en múltiples escenarios y garantizar la optimización y el perfilado de ML/AI
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Este libro electrónico cubre la aplicación de los principios básicos de FinOps para arrojar luz sobre las formas alternativas de llevar a cabo la optimización de los costos de la nube
