Nền tảng AI&MLOps

Nền tảng Machine Learning dựa trên Kubernetes

Nền tảng AI&MLOps tự động hóa công việc lặp đi lặp lại cho các quy trình phát triển, học hỏi và triển khai mô hình Machine Learning. MLOps1) cung cấp các môi trường dựa trên nền tảng Machine Learning, cung cấp khả năng quản lý tích hợp dữ liệu học tập, mô hình, cũng như dữ liệu vận hành.
1) MLOps : Một chuyên ngành kỹ thuật ML nhằm thống nhất quá trình phát triển Machine Learning (Dev) và vận hành hệ thống Machine Learning (Ops)

Tổng quan

  • Cloud Native MLOps Môi trường

    Nền tảng AI&MLOps cung cấp môi trường phát triển mô hình ML được tối ưu hóa cho đám mây, cho phép liên kết Kubernetes-based với nhiều phần mềm nguồn mở khác nhau.

  • Tiện ích sử dụng cho dữ liệu lớn

    Các môi trường chuẩn hóa hỗ trợ nhiều khung machine learning từ TensorFlow, PyTorch, scikit-learning và Keras. Toàn bộ quy trình phát triển, học hỏi và triển khai của các mô hình máy học được tự động hóa để đảm bảo cấu hình/tạo đơn giản cũng như tái sử dụng được các mô hình.

  • Tính năng Add-on

    Nền tảng AI&MLOps cung cấp nhiều tính năng khác nhau để xây dựng cấu hình môi trường MLOps, bao gồm giám sát, thực hiện công việc học tập, quản lý và phân tích dịch vụ cũng như quản lý công việc chờ. Người dùng cũng có thể tận hưởng các công cụ lập lịch trình công việc (FIFO, Bin-packing và Gang-based), phần GPU, giám sát tài nguyên GPU và nhiều tính năng bổ trợ khác để sử dụng tài nguyên GPU hiệu quả.

01

04

Kiến trúc dịch vụ

  1. User
  2. Console
  3. Kubernetes Engine : CPU Worker Nodes, GPU Worker Nodes, Persistent Volume
  1. Data Scientist, MLOps Engineer
  2. Kubeflow : Pipeline, Meta data, Model Serving, Notebook, Hyper Parameter Tuning ...
  3. Jupyter Notebook → Model Development → Model Training → Hyper Para.Tuning → Model Serving → Inference Application.

Key Features

  • Chức năng cơ bản (cả Mini và Enterprise)

    - Tạo nền tảng AI (tự động triển khai/cấu hình), xem (phiên bản nền tảng, trạng thái tài nguyên) và xóa
    - Cung cấp Jupyter Notebook : Phát triển mô hình, học tập, suy đoán
    - Tự động hóa quy trình làm việc của machine learning
    - Cung cấp tính năng mặc định Kubeflow mã nguồn mở khác

  • Tính năng bổ sung (Doanh nghiệp)

    - Bảng điều khiển nền tảng AI/ML nâng cao
    - Máy chủ AI/ML notebook : Hình ảnh cơ sở, hình ảnh do người dùng xác định
    - Công việc AI/ML: Tạo công việc, mẫu, lưu trữ, lên lịch, thực hiện, giám sát
      ※ Hỗ trợ giám sát tài nguyên GPU, tỷ lệ GPU
    - Xây dựng và quản lý hình ảnh người dùng
    - AI JumpStarter và ETM (Quản lý theo dõi thử nghiệm)
    - Phục vụ: Bảng điều khiển, đăng ký/quản lý mô hình, suy luận, dự đoán và trực quan hóa
    - Quản lý tài nguyên nền tảng: Quản lý việc sử dụng tài nguyên theo dự án, theo dõi việc sử dụng tài nguyên
    - Quản lý người dùng / quyền, tính năng quản trị, điều chỉnh cấu hình nền

Giá

    • Ưu đãi
    • Gói SW sử dụng cho cấu hình môi trường AI&MLOps
    • Billing
    • Tính phí theo giờ cho quy mô và cách sử dụng Nền tảng AI&MLOps được triển khai
       ※ Nền tảng đám mây Samsung cho cấu hình môi trường người dùng được tính phí bổ sung
Trò chuyện

Cho dù bạn đang tìm kiếm một giải pháp kinh doanh cụ thể hay chỉ cần một số câu hỏi cần câu trả lời, chúng tôi luôn ở đây để giúp đỡ.