哪些类型的模型可以在 UbiOps 上部署？

UbiOps 支持部署广泛的 AI/ML 模型，包括 LLM（大型语言模型）、计算机视觉模型以及任何自定义的 Python 或 R 模型。它可以处理模型训练和推理工作负载。

UbiOps 是否支持本地部署？

是的，UbiOps 支持混合云和多云部署。您可以在自己的基础设施或私有云上部署模型，数据和模型永远不会离开您的环境。它还允许扩展到混合云和多云环境。

UbiOps 如何处理扩展？

UbiOps 提供快速自适应扩展，自动根据使用情况动态扩展 AI 工作负载。它提供即时按需访问 GPU，并能处理计算密集型模型的峰值负载，实现自动扩展和零扩展。

什么是 UbiOps Pipelines？

UbiOps Pipelines 是一个工作流管理系统，允许您将多个部署或子管道组合成一个具有独特 API 的工作流。它通过允许重用和自定义管道中每个对象的输入来提高应用程序的效率和可扩展性。

UbiOps 适合没有 DevOps 经验的数据科学家吗？

是的，UbiOps 设计为用户友好，适合没有广泛 DevOps 经验的数据科学家。它提供了一个交钥匙解决方案，使数据科学家能够专注于开发 AI 产品，而不是维护基础设施。

UbiOps 提供哪些安全功能？

UbiOps 提供了强大的安全功能，包括端到端加密、安全数据存储和访问控制。它有助于促进遵守 GDPR 和 SOC 2 等法规。

UbiOps

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UbiOps 是一个 AI 基础设施平台，能够实现 AI/ML 工作负载的快速部署和管理，具有自动扩展、混合云支持和零 DevOps 要求。

社交和电子邮件：

访问网站

https://ubiops.com/

概述
分析
官方帖子
替代方案

产品信息

更新时间：09/10/2024

什么是UbiOps

UbiOps 是一个完全托管的部署和服务平台，专为希望快速将其 AI 和机器学习模型转化为可扩展、生产就绪服务的数据科学家和团队设计。它提供了一种简单的方法，无需广泛的 DevOps 或云基础设施知识，即可将 Python 或 R 模型作为云端或本地的实时服务部署。UbiOps 处理容器化、API 端点创建、请求处理和自动扩展，使数据科学家能够专注于开发模型而不是管理基础设施。

UbiOps 的主要功能

UbiOps 是一个 AI 基础设施平台，使团队能够快速部署和管理 AI/ML 工作负载为可扩展的微服务，无需广泛的 DevOps。它提供快速模型部署、自动扩展、混合/多云支持、模块化管道构建和强大的安全功能。UbiOps 简化了将 AI 模型转化为生产就绪应用程序的过程，同时最大限度地减少基础设施管理。

快速模型部署: 在几分钟内而不是几周内部署 AI/ML 模型，支持各种框架，如 PyTorch 和 TensorFlow。

自动扩展: 根据使用情况动态扩展计算资源，零扩展以在空闲期间优化成本。

混合和多云支持: 允许在私有基础设施或跨多个云环境中部署，以实现灵活性和合规性。

模块化管道构建: 通过将多个部署组合成具有自定义 API 和数据转换的管道来创建高效的工作流程。

内置安全和合规性: 提供强大的安全功能，如端到端加密和访问控制，有助于符合 GDPR 和 SOC 2 等法规。