Perpetual ML

Perpetual ML: Das All-in-One Studio für großangelegtes maschinelles Lernen

Was ist Perpetual ML? Perpetual ML ist ein umfassendes, sofort einsatzbereites Studio, das für großangelegtes maschinelles Lernen entwickelt wurde und darauf abzielt, die bestmögliche Vorhersagekraft in kürzester Zeit zu liefern. Es bietet eine einzige, intuitive Weboberfläche, die sich direkt in Ihr bestehendes Data Warehouse, insbesondere Snowflake, integriert.

Wie funktioniert Perpetual ML? Perpetual ML nutzt den zentralen Wert Ihrer Daten-Cloud voll aus, indem es sich direkt in diese integriert. Da Perpetual ML nativ in Snowflake integriert ist, verlassen Ihre Daten niemals Ihr Data Warehouse, wodurch die Einhaltung von Sicherheits- und Governance-Richtlinien gewährleistet wird. Es bietet ein leistungsstarkes Set an Tools zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten Ihrer ML-Modelle.

Hauptmerkmale von Perpetual ML

• Auto Train: Trainieren Sie Modelle automatisch mit PerpetualBooster, einem erstklassigen Algorithmus im AutoML-Benchmark.
• Kontinuierliches Lernen: Reduzieren Sie die gesamte Trainingszeit erheblich von O(n^2) auf O(n), wobei n die Anzahl der Batches ist.
• Experiment Tracking: Verfolgen, vergleichen und reproduzieren Sie alle Auto Train-Experimente einfach an einem einzigen, organisierten Ort.
• Model Registry: Ein sicheres, versionskontrolliertes Repository zum Speichern, Verwalten und Freigeben von produktionsreifen Modellen, das die nahtlose Zusammenarbeit innerhalb der Organisation erleichtert.
• Monitoring: Überwachen Sie mühelos Metriken, Data Drift und Model Drift ohne Retraining oder Ground Truth, wodurch die proaktive Erkennung und Reaktion auf Änderungen in Ihrer Datenumgebung ermöglicht wird.
• Deployment: Stellen Sie trainierte Modelle nahtlos für Batch- und Echtzeit-Inference von einer einheitlichen Plattform aus bereit und vereinfachen Sie so den Übergang von der Entwicklung zur Produktion.
• Marimo Notebooks: Optimieren Sie Datenexploration und Modellentwicklungs-Workflows mit einer reaktiven und kollaborativen Notebook-Umgebung.
• Compute: Verwalten Sie Computerressourcen effizient, indem Sie Rechen-Pools und -Warehouses direkt steuern und je nach spezifischem Workload-Bedarf hoch- oder herunterskalieren.
• Data Platform Native: Stellen Sie nahtlos eine Verbindung zu bestehender Dateninfrastruktur mit nativen Integrationen für Snowflake (und kommender Unterstützung für Databricks) her, sodass Sie direkt mit Daten arbeiten können, ohne komplexe Einrichtung.

Warum ist Perpetual ML wichtig?

Perpetual ML ist wichtig, weil es die Herausforderungen beim Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Machine-Learning-Modellen in großem Maßstab angeht. Es bietet eine einheitliche Plattform, die diese Prozesse vereinfacht, die Effizienz verbessert und Datensicherheit und Governance gewährleistet.

Wie verwendet man Perpetual ML?

1. Verbinden Sie sich mit Ihrem Data Warehouse: Integrieren Sie Perpetual ML mit Ihrem Snowflake Data Warehouse.
2. Auto Train Models: Verwenden Sie PerpetualBooster für automatisiertes Modelltraining.
3. Track Experiments: Überwachen und vergleichen Sie Experimente in der organisierten Experiment-Tracking-Oberfläche.
4. Deploy Models: Stellen Sie trainierte Modelle nahtlos für Echtzeit- oder Batch-Inference bereit.
5. Monitor Performance: Verfolgen Sie Metriken, Data Drift und Model Drift, um die fortlaufende Modellgenauigkeit sicherzustellen.

Für wen ist Perpetual ML geeignet?

Perpetual ML ist ideal für Data Scientists, Machine Learning Engineers und Organisationen, die Machine-Learning-Modelle in großem Maßstab erstellen, bereitstellen und verwalten müssen. Es ist besonders nützlich für diejenigen, die bereits Snowflake verwenden oder eine Data-Cloud-Lösung in Betracht ziehen. Perpetual ML befähigt sowohl technische als auch nicht-technische Benutzer, die Leistungsfähigkeit von Machine Learning innerhalb ihrer bestehenden Dateninfrastruktur zu nutzen.

Vorteile der Verwendung von Perpetual ML

• Improved Predictive Power: Erzielen Sie die bestmögliche Vorhersagekraft mit PerpetualBooster.
• Reduced Training Time: Reduzieren Sie die gesamte Trainingszeit mit kontinuierlichem Lernen.
• Simplified Model Management: Verfolgen, vergleichen und stellen Sie Modelle einfach bereit.
• Enhanced Collaboration: Geben Sie produktionsreife Modelle sicher frei und verwalten Sie sie.
• Proactive Monitoring: Erkennen und reagieren Sie auf Datenänderungen, ohne neu zu trainieren.
• Seamless Integration: Lässt sich nativ in Snowflake integrieren und gewährleistet Datensicherheit und Governance.

Perpetual ML Pricing

[Please refer to Perpetual ML website for detailed pricing information]

Data Security and Governance

Da Perpetual ML nativ in Snowflake integriert ist, verlassen Ihre Daten niemals Ihr Data Warehouse. Sie erhalten die gleichen Sicherheits- und Governance-Richtlinien, jedoch mit einem neuen und leistungsstarken Satz von Tools zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten Ihrer ML-Modelle.

Fazit

Perpetual ML ist eine leistungsstarke und umfassende Lösung für großangelegtes maschinelles Lernen. Sein All-in-One-Studio-Ansatz, kombiniert mit der nativen Snowflake-Integration, macht es zu einer ausgezeichneten Wahl für Organisationen, die ihre Machine-Learning-Workflows vereinfachen und rationalisieren möchten. Durch das Anbieten von Funktionen wie AutoML, kontinuierlichem Lernen und nahtloser Modellbereitstellung hilft Perpetual ML Benutzern, in kürzerer Zeit eine bessere Vorhersagekraft zu erzielen und sie in die Lage zu versetzen, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.