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 如何运作？
UbiOps 通过允许用户上传他们的 AI/ML 代码和模型，然后自动容器化并部署为带有独立 API 端点的微服务来工作。该平台支持 Python 和 R 运行时，并提供如构建复杂工作流的管道、环境变量管理和文件存储集成等功能。UbiOps 提供了一个网络界面、客户端库和一个 CLI 来与平台交互。它支持在各种云提供商或本地基础设施上部署，实现混合和多云设置。该平台自动处理扩展，使模型能够高效处理各种工作负载，包括像 LLM 推理和计算机视觉这样的资源密集型任务。
UbiOps 的优势
UbiOps 显著减少了将 AI/ML 模型部署到生产环境所需的时间和精力，使团队能够更快地推出可扩展的 AI 产品。它消除了对深入 DevOps 知识的需求，使所有技能水平的数据科学家都能轻松使用。该平台的自动扩展和混合云支持优化了计算资源和成本。UbiOps 还通过端到端加密和访问控制等功能增强了安全性和合规性。通过处理基础设施管理，UbiOps 允许数据科学团队专注于模型开发和改进，加速从原型到生产就绪 AI 服务的路径。
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