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DataRobot就是获取算法, 加强领先的MLOps基础设施,快速将模型投入生产, 优化GPU工作负载

2021年7月27日,
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在全球市场中,决策需要以更快的速度进行, 数据科学团队通常不仅需要加速他们的建模部署,还需要在整个企业范围内进行建模. 经常, 由于缺乏数据科学家,他们使用的团队规模比他们需要的要小. 所以,这也难怪要花上一段时间 一般公司平均17个月才能实现收支平衡 从人工智能项目.

在DataRobot, ob真人游戏理解快速行动的能力是任何AI项目的一个重要组成部分. ob真人游戏的平台允许数据科学团队在几分钟或几小时内完成以前需要数天或数周的工作, 使大型企业能够基于实时数据做出更快更准确的决策. 

ob真人游戏一直渴望成为卓越的领导者 MLOps ob真人游戏专注于应用人工智能,ob真人游戏的战略是让每个模型投入生产, 然后管理和持续更新模型,以确保随着时间的推移达到最佳性能. 因此,Algorithmia是datarrobot完整的端到端解决方案的完美补充.

算法使机器学习部署自动化, 提供最大的模具灵活性, 优化操作和开发之间的协作, 并利用现有的软件开发生命周期(SDLC)和持续集成/持续开发(CI/CD)实践. 超过130,迄今为止,已有000名工程师和数据科学家使用Algorithmia的平台, 包括世界500强公司, 非政府组织, 和政府机构.

DataRobot MLOps增强算法的GPU加速 

DataRobot已经是MLOps领域的领导者, 具有受数据科学最佳实践影响的功能, 包括模型管理和监测数据漂移和准确性, 结合强大的业务治理功能. 从技术角度来看, ob真人游戏在为ob真人游戏自己的模型提供高容量和低延迟预测方面做得很好,并通过ob真人游戏的高度差异化管理和监控外部模型 MLOps 代理方法,允许客户保留现有的模型. 这个, 对Algorithmia的收购将增加一系列互补能力,显著提高ob真人游戏的MLOps产品,并进一步增强ob真人游戏的实力 人工智能云平台,包括强大的GPU加速,以及坚实的IT骨干.

算法与ob真人游戏带来MLOps的追求完美契合 以及提高人类智能的效率, 精度, 和速度, 让机器学习团队更有效地运作. 他们的技术工作在预先配置的cpu和gpu上,以提供对深度学习的增强支持, NLP 以及计算机视觉工作, 利用云计算的最新进展, 内部, 和混合动力环境. 

目前,Algorithmia超过50%的工作负载在gpu上运行, Kubernetes上的定制调度器在规模上超优化了工作负载. 这允许对极其复杂的推理模型进行流水线处理. 它还支持数百个gpu同时运行任务, 创造了比Kubernetes更大的效率, 哪一个是让模型投入生产,让客户看到投资回报的关键.

从技术角度来看, 你需要专门的硬件和gpu来利用深度学习和神经网络, 但gpu在某些环境下的部署会带来困难. 另外, Algorithmia投入了大量资金,将模型部署在具有严格流程和认证要求的极其安全的环境中,这种环境经常出现在大型金融机构和政府中. 与此次收购, DataRobot正在ob真人游戏的MLOps产品中加强已经强大的治理能力. 

Algorithmia的首席技术官, 肯尼·丹尼尔, 最近表示, “gpu不能很好地处理某些容器化的工作负载, 而解决在任何环境中运行容器ML工作负载的问题就是Algorithmia解决的技术问题的简单版本.“ob真人游戏完全同意.

在不断发展的机器学习技术领域, 即插即用的MLOps与其他系统的集成并不经常存在. 机器学习社区已经意识到gpu是简单操作并行处理的优秀解决方案, 经常显示出训练模型中cpu的巨大改进, 有时是十倍的速度.

datarrobot故事的新维度

作为DataRobot家族的一员, 算法为ob真人游戏的故事增加了一个新的维度,让ob真人游戏有能力为模型提供更复杂的有效载荷. Algorithmia疯狂地专注于机器学习生命周期的后期阶段,并揭开传统软件中看不到的复杂问题的神秘面纱. 通过允许团队有效地攻击CPU和GPU的工作负载, 他们的MLOps专业知识与ob真人游戏在MLOps模型监控和管理方面的现有实力互补,为ob真人游戏的客户提供了一流的基础设施 连续的人工智能

随着组织人工智能战略的成熟, ob真人游戏更频繁地遇到这样的情况:ob真人游戏的客户在生产中拥有的型号远远不止几个. 这推动了对认可的企业级基础设施的需求. 算法使机器学习领导者能够在现有的操作过程中更快地将模型投入生产. 这与diy MLOps解决方案相比是独一无二的,后者将用户锁定在特定的技术栈中. 算法将每个模型交付到具有企业级安全性和治理的生产中, 确保您的业务连续性零停机.

ob真人游戏和Algorithmia导航复杂的IT和DevOps团队 

经常, 数据科学家只能自己在复杂的IT和DevOps中摸索,而没有与IT团队就部署模型之前需要哪些技术进行清楚的沟通——比如源代码管理, 测试, 监控, 和报警. 在所有的行业, 关于机器学习的合规和法规正在上升, 对于it领导者来说,在流程中优先考虑安全和治理变得越来越重要. 在机器学习中,能够有效地安全地管理这些服务是至关重要的,因为在机器学习中,模型可能会被重新训练和不断更新.

有这样的血统和业绩记录, ob真人游戏很高兴地欢迎Algorithmia团队和技术加入DataRobot家族.

了解更多关于前方令人兴奋的道路 DataRobot MLOps Algorithmia, 今天安排一个演示.

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关于作者
Nenshad Bardoliwalla
Nenshad Bardoliwalla

DataRobot的首席产品官

Nenshad Bardoliwalla是datarrobot公司的首席产品官, 他在哪里负责产品策略, 产品管理, 产品设计, 以及整个公司的客户体验. Bardoliwalla于2019年通过收购Paxata加入DataRobot, 他是联合创始人兼首席产品官. 他曾担任产品管理副总裁, 产品开发, SAP的企业绩效管理技术, 在Hyperion和Siebel系统工作多年之后. 他和家人住在加州旧金山湾区.

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肯尼·丹尼尔
肯尼·丹尼尔

MLOps的首席技术官,datarrobot

肯尼·丹尼尔是Algorithmia的联合创始人兼首席技术官, 在那里,他将自己的行业和学术经验相结合,塑造Algorithmia企业MLOps平台的方向和发展. 此前,他在构建深度学习和基于图像的识别系统的行业工作. 肯尼拥有卡内基梅隆大学和南加州大学的学位, 他在那里学习人工智能和机械设计.

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