Discusiones de VESSL

VESSL es una plataforma de ML/MLOps de extremo a extremo que permite a los ingenieros de aprendizaje automático (MLEs) personalizar y ejecutar tareas de entrenamiento, optimización e inferencia escalables en segundos. Estas tareas individuales pueden luego ser canalizadas utilizando nuestro gestor de flujos de trabajo para CI/CD. Abstraemos los complejos backends de cómputo requeridos para gestionar infraestructuras y flujos de trabajo de ML en una interfaz web y CLI fácil de usar, acelerando así el tiempo de respuesta desde el entrenamiento hasta el despliegue. La construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático en producción dependen de backends de cómputo complejos y detalles del sistema. Esto obliga a los científicos de datos e investigadores de ML a pasar la mayor parte de su tiempo enfrentando desafíos de ingeniería e infraestructuras oscuras en lugar de aprovechar sus competencias principales: desarrollar arquitecturas de modelos de última generación. Las soluciones existentes como Kubeflow y Ray siguen siendo demasiado de bajo nivel y requieren meses de configuración compleja por parte de un equipo de ingeniería de sistemas dedicado. Los mejores equipos de ML en Uber, Deepmind y Netflix tienen un equipo dedicado de ingenieros de MLOps y una plataforma interna de ML. Sin embargo, la mayoría de los practicantes de ML, incluso aquellos en grandes empresas de software como Yahoo, todavía dependen de scripts improvisados y archivos YAML sin mantenimiento y pierden horas solo para configurar un entorno de desarrollo. VESSL ayuda a empresas de cualquier tamaño e industria a adoptar prácticas escalables de ML/MLOps al instante. Al eliminar los gastos generales en sistemas de ML con VESSL, empresas como Hyundai Motors, Samsung y Cognex están llevando a producción flujos de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo en pocas horas. Cuando los usuarios dejan VESSL opiniones, G2 también recopila preguntas comunes sobre el uso diario de VESSL. Estas preguntas son luego respondidas por nuestra comunidad de 850k profesionales. Envía tu pregunta a continuación y participa en la Discusión de G2.