In-depth analysis of performance metrics for ML model training profiling

Melhore o algoritmo para maximizar a utilização de recursos de treinamento de ML/IA e o resultado dos experimentos

Rastreamento e perfil de treinamento de modelo ML/AI, métricas de desempenho internas/externas

Recomendações granulares de otimização de ML/IA

Runsets para identificar os resultados de treinamento do modelo ML/AI mais eficientes

Integração do Spark

Rastreamento e criação de perfil de treinamento de modelo ML/AI, coleta de métricas de desempenho interno e externo

OptScale profiles machine learning models and analyzes internal and external metrics deeply to identify training issues and bottlenecks.

ML/AI model training is a complex process that depends on a defined hyperparameter set, hardware, or cloud resource usage. OptScale improves ML/AI profiling process by getting optimal performance and helps reach the best outcome of ML/AI experiments.

Recomendações granulares de otimização de ML/IA

OptScale provides full transparency across the whole ML/AI model training and teams process and captures ML/AI metrics and KPI tracking, which help identify complex issues in ML/AI training jobs.

To improve the performance OptScale users get tangible recommendations such as utilizing Reserved/Spot instances and Saving Plans, rightsizing and instance family migration, detecting CPU/IO, IOPS inconsistencies that can be caused by data transformations, practical usage of cross-regional traffic, avoiding Spark executors’ idle state, running comparison based on the segment duration.

Runsets para identificar os resultados de treinamento do modelo ML/AI mais eficientes com um conjunto de hiperparâmetros e orçamento definidos

OptScale enables ML/AI engineers to run many training jobs based on a pre-defined budget, different hyperparameters, and hardware (leveraging Reserved/Spot instances) to reveal the best and most efficient outcome for your ML/AI model training.

Integração do Spark

OptScale supports Spark to make Spark ML/AI task profiling process more efficient and transparent. A set of OptScale recommendations, delivered to users after profiling ML/AI models, includes avoiding Spark executors’ idle state.

Plataformas suportadas

Novidades e Relatórios

Conjunto de slides

FinOps e MLOps

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.

Como fazer

FinOps, otimização de custos de nuvem e segurança

Conheça nossas melhores práticas:

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Reduza sua fatura da AWS eliminando instantâneos de disco órfãos e não utilizados
E insights muito mais profundos

Webinário

FinOps e otimização de custos de nuvem para cargas de trabalho de ML/IA

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.