UbiOps est une plateforme d'infrastructure IA qui permet un déploiement rapide et une gestion des charges de travail IA/ML avec mise à l'échelle automatique, support hybride du cloud et zéro exigences DevOps.
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Informations sur le produit
Mis à jour:Jan 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de UbiOps
UbiOps a reçu 17.9k visites le mois dernier, démontrant une Baisse significative de -35.9%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
Voir l'historique du traficQu'est-ce que UbiOps
UbiOps est une plateforme de déploiement et de service entièrement gérée, conçue pour les scientifiques des données et les équipes cherchant à transformer rapidement leurs modèles d'IA et d'apprentissage automatique en services évolutifs et prêts pour la production. Elle fournit un moyen facile de déployer des modèles Python ou R en tant que services en direct dans le cloud ou sur site, sans nécessiter de connaissances approfondies en DevOps ou en infrastructure cloud. UbiOps gère la conteneurisation, la création de points de terminaison API, le traitement des requêtes et l'échelle automatique, permettant aux scientifiques des données de se concentrer sur le développement de modèles plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.
Caractéristiques principales de UbiOps
UbiOps est une plateforme d'infrastructure IA qui permet aux équipes de déployer et de gérer rapidement des charges de travail IA/ML en tant que microservices évolutifs sans avoir besoin d'un DevOps étendu. Elle offre un déploiement rapide de modèles, une mise à l'échelle automatique, un support hybride/multi-cloud, la construction de pipelines modulaires et des fonctionnalités de sécurité robustes. UbiOps rationalise le processus de transformation des modèles IA en applications prêtes pour la production avec une gestion minimale de l'infrastructure.
Déploiement Rapide de Modèles: Déployer des modèles IA/ML en quelques minutes au lieu de semaines, en prenant en charge divers frameworks comme PyTorch et TensorFlow.
Mise à l'Échelle Automatique: Mise à l'échelle dynamique des ressources de calcul en fonction de l'utilisation, avec une mise à l'échelle zéro pour optimiser les coûts pendant les périodes d'inactivité.
Support Hybride et Multi-Cloud: Permet le déploiement sur une infrastructure privée ou à travers plusieurs environnements cloud pour plus de flexibilité et de conformité.
Construction de Pipelines Modulaires: Créer des flux de travail efficaces en combinant plusieurs déploiements en pipelines avec des API personnalisées et des transformations de données.
Sécurité et Conformité Intégrées: Fournit des fonctionnalités de sécurité robustes telles que le chiffrement de bout en bout et des contrôles d'accès, facilitant la conformité avec des réglementations telles que le RGPD et le SOC 2.
Cas d'utilisation de UbiOps
Déploiement de LLM: Déployer et gérer de grands modèles de langage dans des environnements privés, garantissant la confidentialité des données et l'évolutivité.
Applications de Vision par Ordinateur: Exécuter l'inférence de modèles de vision par ordinateur à la demande pour des charges de travail en temps réel dans des secteurs comme l'agriculture numérique.
Recherche Médicale en IA: Soutenir des applications médicales IA révolutionnaires en fournissant une plateforme évolutive et sécurisée pour le déploiement et la gestion de modèles.
Optimisation Énergétique: Déployer et mettre à l'échelle des modèles IA pour prédire la consommation d'énergie et optimiser les réseaux de chaleur dans des applications de bâtiments intelligents.
Avantages
Réduit considérablement le temps et la complexité du déploiement de modèles IA/ML en production
Offre des options de déploiement flexibles à travers divers environnements (cloud, sur site, hybride)
Fournit des fonctionnalités de sécurité et de conformité intégrées
Permet l'optimisation des coûts grâce à la mise à l'échelle automatique et à la mise à l'échelle zéro
Inconvénients
Peut nécessiter une certaine courbe d'apprentissage pour les équipes nouvelles sur la plateforme
Verrouillage potentiel dans l'écosystème UbiOps pour certaines fonctionnalités
Comment utiliser UbiOps
Créer un compte UbiOps: Inscrivez-vous pour un compte UbiOps gratuit sur ubiops.com
Installer la bibliothèque cliente UbiOps: Installez la bibliothèque cliente Python UbiOps en utilisant pip : pip install ubiops
S'authentifier avec l'API UbiOps: Obtenez un jeton API de votre compte UbiOps et utilisez-le pour vous authentifier : ubiops signin --token <VOTRE_JETON_API>
Préparer votre code modèle: Emballer votre code modèle Python ou R dans un format prêt pour le déploiement
Créer un déploiement: Utilisez l'interface utilisateur ou l'API UbiOps pour créer un nouveau déploiement pour votre modèle
Télécharger votre code modèle: Téléchargez votre code modèle emballé vers le déploiement que vous avez créé
Configurer les paramètres de déploiement: Définissez les types de données d'entrée/sortie, le type d'instance, les options de mise à l'échelle, etc. pour votre déploiement
Déployer votre modèle: Déclenchez le déploiement de votre modèle pour le rendre actif et accessible via l'API
Faire des requêtes API: Utilisez le point de terminaison API généré pour faire des requêtes d'inférence à votre modèle déployé
Surveiller et gérer: Utilisez le tableau de bord UbiOps pour surveiller l'utilisation, les journaux et gérer votre déploiement
FAQ de UbiOps
UbiOps est une plateforme d'infrastructure IA qui aide les équipes à déployer et exécuter rapidement leurs charges de travail IA et ML en tant que microservices fiables et sécurisés, sans nécessiter de connaissances approfondies en DevOps. Elle fournit des capacités de service de modèle, d'orchestration et de gestion.
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Analyses du site web de UbiOps
Trafic et classements de UbiOps
17.9K
Visites mensuelles
#1615141
Classement mondial
#23737
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Jun 2024-Dec 2024
Aperçu des utilisateurs de UbiOps
00:00:34
Durée moyenne de visite
1.64
Pages par visite
47.77%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de UbiOps
US: 18.87%
NL: 7.84%
IN: 7.56%
KR: 7.4%
VN: 6.8%
Others: 51.54%
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