Usando el enfoque de notebook con el que los científicos de datos se sienten más cómodos, Kaptain AI/ML proporciona las mejores herramientas, bibliotecas y marcos para permitir que los científicos de datos aprovechen la escalabilidad y flexibilidad de Kubernetes sin tener que luchar con su complejidad.

Kaptain AI/ML en DKP permite que los científicos de datos se separen de las operaciones subyacentes, la infraestructura y la gestión del ciclo de vida de Kubeflow y Kubernetes para permitir que sus organizaciones se den cuenta rápida y fácilmente de los beneficios de AI/ML, salgan al mercado más rápido y aumenten los resultados comerciales en costo significativamente reducido. Esto permite que los científicos de datos se concentren en sus trabajos en lugar de administrar un entorno subyacente complejo.

¿Por qué Kaptain para Kubernetes AI/ML?

Kubernetes es una opción natural para la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) debido a su capacidad para satisfacer las necesidades de escalabilidad de las cargas de trabajo de IA/ML, así como la naturaleza de desarrollo continuo de los modelos de IA/ML.

Características y beneficios de Kaptain AI/ML

Capitán D2iQ SDK

El SDK de Kaptain oculta las complejidades de Kubernetes y expone lo que es relevante para los científicos de datos: capacitación, ajuste e implementación de modelos con Python en cuadernos.

Entrenamiento distribuido

Distribuya dinámicamente trabajos de entrenamiento de modelos para ejecutarlos a escala en un gran conjunto de recursos, optimizando así de manera eficiente el costo y el rendimiento.

IA/ML automático

Optimice el rendimiento del modelo utilizando cualquiera de los cinco algoritmos integrados para el ajuste de hiperparámetros: ejecute experimentos distribuidos en paralelo para reducir el tiempo de respuesta.

Automatización y portabilidad de canalización AI/ML

Plataforma de automatización con gestión integrada del ciclo de vida y experiencia operativa para una mayor productividad y reproducibilidad.

Cuadernos: primer enfoque

Aproveche Jupyter-as-a-Service como la interfaz principal para reducir la fricción entre la ciencia de datos y la ingeniería de aprendizaje automático para entrenar, ajustar e implementar modelos.

Plataforma integral para respaldar proyectos de IA/ML de extremo a extremo

Reduzca la incorporación de nuevos usuarios y las iniciativas de IA/ML con un conjunto de herramientas completo con tecnología de Kubeflow y un conjunto de herramientas de marcos de trabajo de aprendizaje profundo de Python y bibliotecas NLP.

Seguridad empresarial y multiusuario

Plataforma de IA/ML de grado empresarial segura de extremo a extremo con servicios de identidad, autenticación y multiusuario para ejecutar canalizaciones completas de IA/ML de forma segura y eficiente.

Soporte de GPU

Acceda a GPU (recursos compartidos) en un entorno seguro y estable sin la molestia de tener que lidiar con controladores.

AI/ML en una caja con NVIDIA

Obtenga una sólida plataforma de Kubernetes, una potente plataforma de IA/ML y NVIDIA DGX en una solución certificada y probada.

Miembro de LF AI y Data Foundation

Habilite una colaboración, integración e interoperabilidad más estrechas en proyectos de datos, aprendizaje profundo y AI/ML.