모든 컴퓨팅– 복잡성이 전혀 없습니다
모든 대상 환경에서 작업을 실행하여 ML 훈련 워크로드를 로컬 머신에서 분산 컴퓨팅으로 대폭 확장하세요. 외부 환경, 더 나은 GPU 및 클러스터에 쉽게 액세스하여 ML 워크플로의 속도와 예측 가능한 규모를 높입니다.
브리지 ML 실무자와 MLOps
하나의 공통 인터페이스로 조직 사일로를 제거합니다. 실무자는 모든 인프라 복잡성을 추상화하여 필요한 컴퓨팅을 얻는 반면 MLOps는 관리하는 인프라 환경 전반에 걸쳐 감독 및 관찰 가능성을 유지합니다. ML 활동을 확장 및 확장하기 위해 협업합니다.
쉽게 실행 지속적인 통합 및 평가 작업
승인된 모델을 프로덕션 추론 환경에 배포하는 주기 시간을 대폭 줄입니다. 단 한 번의 클릭으로 실행을 재현하는 기능을 통해 모델을 더 자주, 더 철저하고 지속적으로 평가할 수 있습니다. 작업을 다시 실행하기 전에 실행 시 스윕을 사용하여 손잡이를 쉽게 조정하고 하이퍼파라미터를 변경할 수 있습니다.
향상된 관측 가능성ML Engineers
ML 인프라 예산이 어떻게 사용되고 있는지 또는 활용되지 않고 있는지에 대한 가시성을 높입니다. 중요한 인프라 투자에 대한 지출을 합리화하고 더 나은 기본값을 설정하여 해당 리소스를 최적이고 효율적으로 사용할 수 있도록 하세요.
