Plataformas suportadas
As equipes de ML/AI e engenharia de dados obtêm uma ferramenta para rastrear e criar perfis de treinamento do modelo ML/AI. O OptScale coleta desempenho interno/externo e métricas específicas do modelo, que ajudam a fornecer dicas de otimização de desempenho e custo para experimentos de ML/IA ou tarefas de produção.
O OptScale cria perfis de modelos de ML/AI, oferece uma análise profunda de métricas internas/externas para identificar problemas e gargalos de treinamento. O OptScale melhora o processo de criação de perfil de ML/AI obtendo desempenho ideal e ajuda a alcançar o melhor resultado para experimentos de ML/AI.
As dicas de otimização de desempenho OptScale incluem a utilização de instâncias Reserved/Spot e Saving Plans, dimensionamento correto e migração de família de instâncias, estado ocioso dos executores Spark, detecção de CPU/IO, inconsistências de IOPS que podem ser causadas por transformações de dados.
O OptScale permite que os engenheiros de ML/AI executem vários trabalhos de treinamento com base em um orçamento predefinido, diferentes hiperparâmetros e hardware (alavancando instâncias Reserved/Spot) para revelar o melhor e mais eficiente resultado para seu treinamento de modelo ML/AI.
O OptScale oferece suporte ao Spark para tornar o processo de criação de perfil de tarefa do Spark ML/AI transparente e mais eficiente. Um conjunto de recomendações OptScale, que são entregues aos usuários após a criação de perfis de modelos de ML/AI, inclui evitar o estado ocioso dos executores do Spark.
A análise aprofundada de custos OptScale e dezenas de práticas recomendadas de otimização ajudam a minimizar os custos de nuvem para experimentos e desenvolvimento de ML/IA. A ferramenta fornece métricas de ML/AI e rastreamento de KPI, proporcionando total transparência entre as equipes de ML/AI.
Plataformas suportadas
A Hystax desenvolve OptScale, uma plataforma de código aberto MLOps e FinOps que otimiza o desempenho e o custo da infraestrutura de TI analisando o uso da nuvem, criação de perfil e instrumentação de aplicativos, tarefas de ML/IA e serviços de PaaS na nuvem, além de fornecer recomendações de otimização tangíveis. A ferramenta visa encontrar gargalos de desempenho, otimizar gastos com nuvem e fornecer uma visão completa dos recursos de nuvem utilizados e seus detalhes de uso. A plataforma pode ser usada como SaaS ou implantada a partir do código-fonte; ele é otimizado para equipes de ML/AI, mas funciona com qualquer carga de trabalho.
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