UbiOps Особенности
WebsiteAI Knowledge ManagementAI Analytics AssistantAI TutorialWorkflow & SOP ManagementLarge Language Models (LLMs)
UbiOps — это платформа инфраструктуры ИИ, которая обеспечивает быстрое развертывание и управление рабочими нагрузками ИИ/ML с автоматическим масштабированием, поддержкой гибридных облаков и нулевыми требованиями к DevOps.
Посмотреть большеКлючевые особенности UbiOps
UbiOps — это платформа инфраструктуры искусственного интеллекта, которая позволяет командам быстро развертывать и управлять рабочими нагрузками AI/ML в виде масштабируемых микросервисов без обширных знаний в области DevOps. Она предлагает быстрое развертывание моделей, автоматическое масштабирование, поддержку гибридных/мультиоблачных решений, модульное построение конвейеров и надежные функции безопасности. UbiOps упрощает процесс превращения моделей искусственного интеллекта в готовые к производству приложения с минимальным управлением инфраструктурой.
Быстрое развертывание моделей: Развертывание моделей AI/ML за минуты вместо недель, поддерживая различные фреймворки, такие как PyTorch и TensorFlow.
Автоматическое масштабирование: Динамическое масштабирование вычислительных ресурсов в зависимости от использования, с нулевым масштабированием для оптимизации затрат в периоды простоя.
Поддержка гибридных и мультиоблачных решений: Позволяет развертываться на частной инфраструктуре или в нескольких облачных средах для обеспечения гибкости и соответствия требованиям.
Модульное построение конвейеров: Создание эффективных рабочих процессов путем объединения нескольких развертываний в конвейеры с пользовательскими API и преобразованиями данных.
Встроенная безопасность и соответствие: Предоставляет надежные функции безопасности, такие как сквозное шифрование и контроль доступа, облегчая соответствие таким регуляторным требованиям, как GDPR и SOC 2.
Варианты использования UbiOps
Развертывание LLM: Развертывание и управление крупными языковыми моделями в частных средах, обеспечивая конфиденциальность данных и масштабируемость.
Приложения компьютерного зрения: Выполнение вывода моделей компьютерного зрения по требованию для реальных рабочих нагрузок в таких отраслях, как цифровое сельское хозяйство.
Исследования в области медицинского искусственного интеллекта: Поддержка прорывных медицинских приложений искусственного интеллекта путем предоставления масштабируемой и безопасной платформы для развертывания и управления моделями.
Оптимизация энергопотребления: Развертывание и масштабирование моделей искусственного интеллекта для прогнозирования потребления энергии и оптимизации тепловых сетей в приложениях для умных зданий.
Преимущества
Значительно сокращает время и сложность развертывания моделей AI/ML в производство
Предлагает гибкие варианты развертывания в различных средах (облако, локально, гибридно)
Предоставляет встроенные функции безопасности и соответствия
Позволяет оптимизировать затраты за счет автоматического масштабирования и нулевого масштабирования
Недостатки
Может потребоваться кривая обучения для команд, не знакомых с платформой
Возможна блокировка в экосистеме UbiOps для определенных функциональностей
Популярные статьи
Microsoft Ignite 2024: Представление Azure AI Foundry для раскрытия потенциала революции ИИ
Nov 21, 2024
OpenAI запускает ChatGPT Advanced Voice Mode в веб-версии
Nov 20, 2024
Мультиязычная AI-платформа для чата AnyChat с поддержкой ChatGPT, Gemini, Claude и других
Nov 19, 2024
Как бесплатно использовать Flux 1.1 Pro: подробное руководство в ноябре 2024 года
Nov 19, 2024
Показать больше