Vessl permet aux équipes d'apprentissage automatique de rationaliser les MLOps, de gérer les ressources et de déployer des modèles à l'échelle. Il offre un déploiement sans serveur, une surveillance en temps réel et des flux de travail automatisés pour une gestion efficace des projets d'IA. Vessl s'intègre également de manière transparente avec les fournisseurs de cloud les plus courants et simplifie l'entraînement des modèles.
Caractéristiques
- Déploiement sans serveur pour une évolutivité facile
- Formation et déploiement du modèle de commandement unique
- Surveillance des ressources et mesures en temps réel
- Automatisation du pipeline par glisser-déposer
- Optimisation des GPU et des ressources à haute performance
- Intégration multi-cloud et sur site
- Support CI/CD de bout en bout
- Allocation de ressources informatiques personnalisable
Cas d'utilisation
- Mise à l'échelle du déploiement du modèle en production
- Automatiser les flux de travail d'apprentissage automatique
- Suivi des performances en temps réel pour les projets de ML
- Optimiser les coûts grâce à l'affectation des ressources
- Réduire le temps de déploiement des modèles complexes
Résumé
Vessl offre de solides capacités MLOps avec des flux de travail automatisés et des options de déploiement personnalisables, ce qui le distingue de l'apprentissage automatique évolutif. Sa surveillance en temps réel améliore l'efficacité des performances.
