

Administramos uma comunidade FinOps e MLOps com mais de 9.000 membros
O OptScale permite que as equipes de ML multipliquem o número de experimentos de ML/IA executados em paralelo, ao mesmo tempo em que gerenciam e minimizam com eficiência os custos associados aos recursos de nuvem e infraestrutura.
Os recursos do OptScale MLOps incluem tabelas de classificação de modelos de ML, identificação e otimização de gargalos de desempenho, execução em massa de experimentos de ML/IA, rastreamento de experimentos e muito mais.
A solução permite que os engenheiros de ML/AI executem experimentos automatizados com base em conjuntos de dados e condições de hiperparâmetros dentro do orçamento de infraestrutura definido.
Solução FinOps certificada com o melhor mecanismo de otimização de custos de nuvem, fornecendo recomendações de dimensionamento correto, instâncias reservadas/planos de economia e dezenas de outros cenários de otimização.
Com o OptScale, os usuários obtêm transparência completa no uso de recursos da nuvem, detecção de anomalias e ampla funcionalidade para evitar estouros de orçamento.
Otimize os custos da nuvem e obtenha visualização completa de seus gastos com uso de recursos em AWS, Microsoft Azure, GCP ou Nuvem Alibaba, ou qualquer Cluster do Kubernetes.
O rastreamento e perfil de treinamento de modelo de ML/AI e uma análise profunda de métricas internas e externas permitem que os usuários identifiquem gargalos e forneçam dezenas de recomendações de otimização.
Dezenas de recomendações tangíveis, incluindo a utilização de instâncias reservadas/spot e planos de economia, dimensionamento de direitos e migração de famílias de instâncias, ajudam a atingir um custo mínimo de nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/IA.
O OptScale rastreia custos, desempenho e parâmetros de saída de qualquer chamada de API para PaaS ou serviços SaaS externos. A plataforma oferece aos usuários rastreamento e visualização de métricas, bem como otimização de desempenho e custos de chamadas de API.
Descubra o panorama completo das chamadas de API S3, Redshift, BigQuery, Databricks ou Snowflake, uso e custo para seu treinamento de modelo de ML ou experimentos de engenharia de dados.
A plataforma rastreia experimentos de ML/IA e engenharia de dados, fornecendo aos usuários um conjunto holístico de indicadores de desempenho internos e externos e métricas específicas de modelo, incluindo CPU, GPU, RAM e tempo de inferência, que ajudam a identificar gargalos de treinamento, melhoria de desempenho e custo recomendações de otimização.
Várias tabelas e gráficos visam visualizar as métricas e ajudar a comparar execuções e experimentos para obter os resultados de treinamento de modelo de ML/IA mais eficientes.
OptScale oferece total transparência em todo o treinamento do modelo ML/AI e no progresso da equipe e oferece tabelas de classificação e recomendações ativas.
A plataforma rastreia o número e a qualidade dos experimentos que uma equipe executa e fornece o custo do modelo geral e dos experimentos individuais.
Execute experimentos em paralelo com vários parâmetros de entrada, como conjuntos de dados, hiperparâmetros e versões de modelo.
Optscale lança experimentos sobre o hardware ideal com uso econômico de instâncias spot, reservadas/planos de economia. A plataforma permite que os usuários criem metas de experimento e critérios de sucesso configuráveis, definam várias condições de conclusão/aborto e identifiquem gargalos por meio de perfis integrados.
OptScale se encaixa rapidamente em qualquer conjunto de ferramentas, obrigado para o graças ao suporte de Jira, Jenkins, Slack, GitLab e GitHub. Atribua ambientes de TI a qualquer tarefa usando o Jira. Crie um cronograma simples, planejar e reservar ambiente de TI dentro de suas equipes de P&D para evitar conflitos via Slack. Receba notificações em tempo real sobre a disponibilidade do ambiente de TI, TTLs expirados ou excesso de orçamento de nuvem em uma interface familiar. Exporte ou atualize um ambiente de TI e informações de implantação de seus pipelines Jenkins.
Uma descrição completa do OptScale como uma plataforma de código aberto FinOps e MLOps para otimizar o desempenho da carga de trabalho na nuvem e o custo da infraestrutura. Otimização de custos de nuvem, redimensionamento de VM, instrumentação PaaS, localizador de duplicatas S3, uso de RI/SP, detecção de anomalias, + ferramentas de desenvolvedor de IA para utilização ideal da nuvem.
Conheça nossas melhores práticas:
Participe de nossa demonstração ao vivo em 24 de janeiro e descubra como o OptScale permite executar ML/IA ou qualquer tipo de carga de trabalho com desempenho e custo de infraestrutura ideais.
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