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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.
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.
Os recursos OptScale MLOps permitem que você aumente o número de experimentos, reduza o tempo de treinamento do modelo e acompanhe o progresso de sua equipe de ML.
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.
Execute experimentos em paralelo com vários parâmetros de entrada, como conjuntos de dados, hiperparâmetros e versões de modelo.
A Optscale lança experimentos no hardware de nuvem ideal e mostra resultados com recomendações de otimização e custos de nuvem ideais, utilizando diferentes tipos de instância e uma estratégia de RI/SP eficiente.
Crie um perfil de ML/AI ou qualquer tipo de aplicativo e obtenha recomendações de otimização de desempenho e custo, que seus engenheiros de ML e de dados podem executar facilmente.
O OptScale cria perfis de modelos de aprendizado de máquina e oferece uma análise profunda de métricas para identificar gargalos e fornecer dezenas de recomendações.
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 executar a otimização de custos de nuvem em vários cenários e garantir a criação de perfil e otimização de ML/AI
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