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產品資訊
已更新:09/11/2024
什麼是UbiOps
UbiOps 是一個完全管理的部署和服務平台,專為希望快速將其 AI 和機器學習模型轉化為可擴展、生產就緒服務的数据科学家和團隊設計。它提供了一種簡單的方法,將 Python 或 R 模型作為雲端或本地實時服務部署,無需廣泛的 DevOps 或雲基礎設施知識。UbiOps 處理容器化、API 端點創建、請求處理和自動擴展,使数据科学家能夠專注於開發模型而不是管理基礎設施。
UbiOps 的主要功能
UbiOps 是一個 AI 基礎設施平台,使團隊能夠快速部署和管理 AI/ML 工作負載作為可擴展的微服務,無需廣泛的 DevOps。它提供快速模型部署、自動擴展、混合/多雲支持、模塊化管道構建和強大的安全功能。UbiOps 簡化了將 AI 模型轉變為生產就緒應用程序的過程,並最大限度地減少基礎設施管理。
快速模型部署: 在幾分鐘而不是幾週內部署 AI/ML 模型,支持各種框架,如 PyTorch 和 TensorFlow。
自動擴展: 根據使用情況動態擴展計算資源,零擴展以在閒置期間優化成本。
混合和多雲支持: 允許在私有基礎設施或跨多個雲環境中部署,以實現靈活性和合規性。
模塊化管道構建: 通過將多個部署結合到具有自定義 API 和數據轉換的管道中,創建高效的流程。
內置安全和合規性: 提供強大的安全功能,如端到端加密和訪問控制,促進符合 GDPR 和 SOC 2 等法規。
UbiOps 的用例
LLM 部署: 在私有環境中部署和管理大型語言模型,確保數據隱私和可擴展性。
計算機視覺應用: 在數字農業等行業中,運行按需計算機視覺模型推斷以進行實時工作負載。
醫療 AI 研究: 通過提供可擴展且安全的平台來支持突破性的醫療 AI 應用程序,進行模型部署和管理。
能源優化: 部署和擴展 AI 模型,用於預測能源使用並優化智能建築應用中的熱網絡。
優點
顯著減少將 AI/ML 模型部署到生產中的時間和複雜性
提供跨各種環境(雲、本地、混合)的靈活部署選項
提供內置的安全和合規性功能
通過自動擴展和零擴展實現成本優化
缺點
對於新接觸該平台的團隊可能需要一些學習曲線
某些功能可能導致對 UbiOps 生態系統的潛在鎖定
如何使用 UbiOps
創建 UbiOps 帳戶: 在 ubiops.com 註冊一個免費的 UbiOps 帳戶
安裝 UbiOps 客戶端庫: 使用 pip 安裝 UbiOps Python 客戶端庫:pip install ubiops
使用 UbiOps API 進行身份驗證: 從您的 UbiOps 帳戶獲取 API 令牌並使用它進行身份驗證:ubiops signin --token <YOUR_API_TOKEN>
準備您的模型代碼: 將您的 Python 或 R 模型代碼打包成部署就緒格式
創建一個部署: 使用 UbiOps UI 或 API 為您的模型創建一個新的部署
上傳您的模型代碼: 將您打包的模型代碼上傳到您創建的部署中
配置部署設置: 為您的部署設置輸入/輸出數據類型、實例類型、擴展選項等
部署您的模型: 觸發您的模型部署,使其實時並通過 API 訪問
進行 API 請求: 使用生成的 API 端點向您部署的模型發送推理請求
監控和管理: 使用 UbiOps 儀表板監控使用情況、日誌和管理您的部署
UbiOps 常見問題
UbiOps 是一個 AI 基礎設施平台,協助團隊快速部署和運行其 AI 和 ML 工作負載作為可靠且安全的微服務,無需廣泛的 DevOps 知識。它提供模型服務、編排和管理功能。
UbiOps 網站分析
UbiOps 流量和排名
30K
每月訪問量
#976893
全球排名
#1948
類別排名
流量趨勢:Jun 2024-Oct 2024
UbiOps 用戶洞察
00:01:43
平均訪問時長
2.6
每次訪問的頁面數
44.14%
用戶跳出率
UbiOps 的主要地區
NL: 27.09%
US: 15.98%
IN: 7.6%
VN: 6.92%
DE: 4.71%
Others: 37.69%