Análise aprofundada de métricas de desempenho para perfil de treinamento de modelo de ML

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

O OptScale traça perfis de modelos de aprendizado de máquina e analisa profundamente métricas internas e externas para identificar problemas e gargalos de treinamento.

O treinamento do modelo ML/AI é um processo complexo que depende de um conjunto definido de hiperparâmetros, hardware ou uso de recursos de nuvem. OptScale melhora o processo de criação de perfil de ML/IA, obtendo desempenho ideal e ajuda a alcançar o melhor resultado dos experimentos de ML/IA.

Recomendações granulares de otimização de ML/IA

O OptScale fornece total transparência em todo o processo de treinamento e equipes do modelo de ML/IA e captura métricas de ML/IA e rastreamento de KPI, que ajudam a identificar problemas complexos em trabalhos de treinamento de ML/IA.

Para melhorar o desempenho, os usuários do OptScale obtêm recomendações tangíveis, como utilização de instâncias reservadas/spot e planos de economia, dimensionamento de direitos e migração de família de instâncias, detecção de CPU/IO, inconsistências de IOPS que podem ser causadas por transformações de dados, uso prático de tráfego inter-regional, evitando Estado ocioso dos executores do Spark, executando comparação com base na duração do segmento.

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

O OptScale permite que os engenheiros de ML/IA executem muitos trabalhos de treinamento com base em um orçamento predefinido, diferentes hiperparâmetros e hardware (aproveitando instâncias reservadas/spot) para revelar o melhor e mais eficiente resultado para o treinamento do seu modelo de ML/AI.

Integração do Spark

OptScale oferece suporte ao Spark para tornar o processo de criação de perfil de tarefas do Spark ML/AI mais eficiente e transparente. Um conjunto de recomendações OptScale, entregues aos usuários após a criação de perfil de modelos de ML/AI, inclui evitar o estado ocioso dos executores do Spark.

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 custo de nuvem, Dimensionamento correto de VM, instrumentação PaaS, Localizador de duplicatas S3, Uso 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:

Como liberar IPs elásticos no Amazon EC2
Detectar VMs do MS Azure interrompidas incorretamente
Reduza sua fatura da AWS eliminando instantâneos de disco órfãos e não utilizados
E insights muito mais profundos

OptScale

Otimize o uso de RI/SP para equipes de ML/AI com OptScale

Descubra como:

veja cobertura RI/SP
obtenha recomendações para uso ideal de RI/SP
aprimore a utilização de RI/SP por equipes de ML/IA com OptScale