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
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