Aktualności
Europejskie technologie w obronie i przestrzeni kosmicznej
Wizyta komisarza Andriusa Kubiliusa w CloudFerro potwierdza znaczenie europejskich technologii dla bezpieczeństwa i gotowości operacyjnej Europy.
chmura publiczna · AI i Machine Learning
MLOps Studio
Suwerenna i skalowalna platforma MLOps oparta na KubeflowTM, zaprojektowana z myślą o automatyzacji procesów ML. Zapewnia przenośność, powtarzalność i orkiestrację zgodną z podejściem cloud-native.
- Technologia open-source
- Kubernetes-native
- Suwerenność danych w UE
funkcje produktu
Kompletne środowisko do zarządzania cyklem życia ML
W pełni zarządzana platforma MLOps oparta na KubeflowTM, która wspiera cały cykl życia modeli ML: od przetwarzania danych, przez trening i ewaluację, aż po wdrożenie. Skalowalna orkiestracja Kubernetes-native pozwala automatyzować procesy bez konieczności zarządzania infrastrukturą.
Pipelines — UI, SDK i harmonogramowanie
Buduj, planuj i zarządzaj procesami ML przez graficzny interfejs pipeline’ów lub Python SDK. CloudFerro odpowiada za utrzymanie infrastruktury KubeflowTM i Kubernetes.
Przenośne procesy oparte na kontenerach
Każdy etap pipeline’u działa w odizolowanym kontenerze na Kubernetes. Powtarzalne i wersjonowane procesy możesz przenosić między chmurą, środowiskami hybrydowymi i on-premises bez kosztownej przebudowy i vendor lock-in.
Rozproszony trening na CPU i GPU
Skaluj zadania treningowe PyTorch, TensorFlow i JAX na wiele węzłów CPU lub GPU z użyciem KubeflowTM Training Operator, bez ręcznej konfiguracji klastra.
Śledzenie eksperymentów, artefaktów i pochodzenia danych
Automatycznie rejestruj metadane pipeline’ów, artefakty, wersje modeli i lineage. Porównuj eksperymenty, odtwarzaj wcześniejsze uruchomienia i zachowuj pełną ścieżkę audytową w całym cyklu życia ML.
Modułowa platforma ML
Rozbudowuj środowisko tylko o te funkcje, których potrzebuje Twój zespół — m.in. serving modeli, rejestr modeli, tuning hiperparametrów czy monitoring.
Usprawnij cały cykl życia modeli ML
Realizuj projekty ML szybciej i przy mniejszym nakładzie operacyjnym. Korzystaj z zarządzanej, skalowalnej i powtarzalnej platformy pipeline’ów, która działa w różnych środowiskach i wspiera suwerenność danych.
Mniej pracy operacyjnej
CloudFerro zarządza KubeflowTM, Kubernetes, provisioningiem infrastruktury i orkiestracją. Zespoły ML mogą skupić się na budowaniu pipeline’ów i trenowaniu modeli zamiast na utrzymaniu platformy i zadaniach DevOps.
Automatyzacja całego cyklu ML
Zdefiniuj cały proces, od pozyskiwania danych po wdrożenie, jako powtarzalny, wersjonowany pipeline oparty na kontenerach. Ogranicz ręczne przekazywanie wyników między etapami i skróć czas potrzebny do uruchomienia modelu produkcyjnie.
Skalowalny trening rozproszony
Elastycznie skaluj zasoby w klastrach Kubernetes. Uruchamiaj rozproszony trening na GPU dla deep learning, przetwarzania danych EO i wymagających zadań ML bez ręcznego planowania pojemności.
Bez vendor lock-in
Platforma opiera się w całości na otwartych standardach KubeflowTM i Kubernetes. Twoje pipeline’y, modele i procesy pozostają przenośne, bez zależności od zamkniętych API i bez kosztownej migracji, gdy zmienią się wymagania.
typowe zastosowania
Co możesz zbudować z CloudFerro MLOps Studio?
INTEGRACJE
Natywnie zintegrowane z ekosystemem AI CloudFerro
MLOps Studio łączy się z usługami compute, storage, notebooks, monitoringu i orkiestracji CloudFerro, tworząc spójne środowisko dla całego cyklu życia pipeline’ów ML.
AI Experiments
Śledź wydajność modeli, zarządzaj wersjami i monitoruj wdrożenia produkcyjne po zakończeniu pipeline’u z wykorzystaniem MLflowTM.
AI Compute (zasoby GPU/CPU)
Elastyczne zasoby GPU i CPU zasilają rozproszony trening oraz wymagające obliczeniowo etapy pipeline’ów.
Managed Notebooks
Wykorzystuj notebooki do eksploracji danych i prototypowania, a następnie przenoś eksperymenty bezpośrednio do pipeline’ów KubeflowTM.
Object i Block Storage
Przechowuj zbiory danych, artefakty pipeline’ów, checkpointy modeli i logi z bezpośrednim dostępem z każdego komponentu pipeline’u.
Managed Kubernetes
MLOps Studio działa na zarządzanym Kubernetes CloudFerro, który zapewnia warstwę compute dla wykonywania pipeline’ów i serving modeli.
Hyperparameter tuning / AutoML
Integruj procesy z narzędziami do tuningu hiperparametrów i optymalizacji modeli w ramach rozproszonych uruchomień pipeline’ów.
zakres usługi
Specyfikacja techniczna
W pełni zarządzane środowisko KubeflowTM do budowania, orkiestracji i uruchamiania kompleksowych pipeline’ów ML, oparte na kontenerach, działające w europejskiej infrastrukturze i zintegrowane z pełnym stosem AI CloudFerro.
Orkiestrator
Pipelines — UI + Python SDK + harmonogramowanie
Model wykonania
Kontenery (Docker / Kubernetes)
Trening
Rozproszony CPU/GPU przez KubeflowTM Training Operator
Tuning hiperparametrów
Integracja z narzędziami do tuningu hiperparametrów / AutoML
Lokalizacje
Polska (WAW) · Niemcy (FRA)
Rozliczenie
Na podstawie wykorzystania (compute + orkiestracja + storage)
FAQ
Najczęściej zadawane pytania
Nie znalazłeś odpowiedzi? Skontaktuj się z nami, jeśli potrzebujesz dodatkowych informacji lub chcesz porozmawiać z naszym zespołem.
Pozostałe produkty
AI i Machine Learning
Workflows
Automatyzuj procesy danych i ML w zarządzanym środowisku orkiestracji, działającym w centrach danych na terenie UE.
AI i Machine Learning
AI Experiments
Śledź eksperymenty, zarządzaj wersjami modeli i monitoruj modele działające produkcyjnie w zarządzanym środowisku MLFlow.
Kontenery i Serverless
Managed Kubernetes
Twórz produkcyjne klastry Kubernetes przez GUI, CLI lub Terraform — bez konieczności samodzielnego zarządzania control plane.
Produkty i usługi EO
Managed Notebooks
Zacznij pracę od razu w zarządzanym środowisku JupyterLab, bez konfiguracji. Korzystaj z gotowych bibliotek do machine learningu i data science oraz wybieraj notebooki z zasobami CPU lub GPU.
AI i Machine Learning
Usługi Managed GenAI
Korzystaj z w pełni zarządzanej usługi GenAI, która zapewnia wysoki poziom prywatności, zgodność z API OpenAI oraz przetwarzanie danych w Polsce, w całości na europejskiej infrastrukturze.
Kontenery i Serverless
Functions
Uruchamiaj funkcje sterowane zdarzeniami, lekkie procesy i zadania cykliczne bez konieczności uruchamiania i zarządzania serwerami.