Perpetual ML

Perpetual ML: El estudio todo en uno para el aprendizaje automático a gran escala

¿Qué es Perpetual ML? Perpetual ML es un estudio completo y con todo incluido diseñado para el aprendizaje automático a gran escala, con el objetivo de ofrecer la mejor potencia predictiva en el menor tiempo posible. Ofrece una única e intuitiva interfaz web que se integra directamente con su almacén de datos existente, en particular Snowflake.

¿Cómo funciona Perpetual ML? Perpetual ML aprovecha al máximo el valor centralizado de su nube de datos integrándose directamente con ella. Debido a que Perpetual ML está integrado de forma nativa con Snowflake, sus datos nunca salen de su almacén de datos, lo que garantiza el mantenimiento de las políticas de seguridad y gobernanza. Proporciona un potente conjunto de herramientas para construir, desplegar y gestionar sus modelos de ML.

Características principales de Perpetual ML

• Auto Train: Entrena automáticamente los modelos con PerpetualBooster, un algoritmo de alto rendimiento en el benchmark de AutoML.
• Continual Learning: Reduce significativamente el tiempo total de entrenamiento de O(n^2) a O(n), donde n es el número de lotes.
• Experiment Tracking: Realiza un seguimiento, compara y reproduce fácilmente todos los experimentos de Auto Train en una única ubicación organizada.
• Model Registry: Un repositorio seguro y con control de versiones para almacenar, gestionar y compartir modelos listos para la producción, lo que facilita la colaboración fluida en toda la organización.
• Monitoring: Supervisa sin esfuerzo las métricas, la desviación de datos y la desviación de modelos sin reentrenamiento ni verdad fundamental, lo que permite la detección proactiva y la respuesta a los cambios en su entorno de datos.
• Deployment: Despliega sin problemas modelos entrenados para la inferencia por lotes y en tiempo real desde una plataforma unificada, lo que simplifica la transición del desarrollo a la producción.
• Marimo Notebooks: Agiliza los flujos de trabajo de exploración de datos y desarrollo de modelos con un entorno de notebook reactivo y colaborativo.
• Compute: Gestiona eficazmente los recursos informáticos controlando directamente los pools y almacenes informáticos, escalando verticalmente o horizontalmente en función de las demandas específicas de la carga de trabajo.
• Data Platform Native: Conéctese sin problemas a la infraestructura de datos existente con integraciones nativas para Snowflake (y próximamente soporte para Databricks), lo que permite trabajar directamente con los datos sin una configuración compleja.

¿Por qué es importante Perpetual ML?

Perpetual ML es importante porque aborda los desafíos de la construcción, el despliegue y la gestión de modelos de machine learning a escala. Proporciona una plataforma unificada que simplifica estos procesos, mejora la eficiencia y garantiza la seguridad y el gobierno de los datos.

¿Cómo utilizar Perpetual ML?

1. Conéctese a su almacén de datos: Integre Perpetual ML con su almacén de datos de Snowflake.
2. Auto Train Models: Utilice PerpetualBooster para el entrenamiento automatizado de modelos.
3. Track Experiments: Supervise y compare experimentos en la interfaz organizada de seguimiento de experimentos.
4. Deploy Models: Despliegue sin problemas modelos entrenados para la inferencia en tiempo real o por lotes.
5. Monitor Performance: Realice un seguimiento de las métricas, la desviación de datos y la desviación de modelos para garantizar la precisión continua del modelo.

¿Para quién es Perpetual ML?

Perpetual ML es ideal para científicos de datos, ingenieros de machine learning y organizaciones que necesitan construir, desplegar y gestionar modelos de machine learning a escala. Es particularmente útil para aquellos que ya usan Snowflake o están considerando una solución de nube de datos. Perpetual ML capacita tanto a los usuarios técnicos como a los no técnicos para aprovechar el poder del machine learning dentro de su infraestructura de datos existente.

Ventajas de usar Perpetual ML

• Improved Predictive Power: Consiga la mejor potencia predictiva con PerpetualBooster.
• Reduced Training Time: Reduzca el tiempo total de entrenamiento con el aprendizaje continuo.
• Simplified Model Management: Realice un seguimiento, compare y despliegue fácilmente los modelos.
• Enhanced Collaboration: Comparta y gestione de forma segura los modelos listos para la producción.
• Proactive Monitoring: Detecte y responda a los cambios de datos sin volver a entrenar.
• Seamless Integration: Se integra de forma nativa con Snowflake, lo que garantiza la seguridad y el gobierno de los datos.

Precios de Perpetual ML

[Consulte el sitio web de Perpetual ML para obtener información detallada sobre los precios]

Seguridad y gobernanza de los datos

Debido a que Perpetual ML está integrado de forma nativa con Snowflake, sus datos nunca salen de su almacén de datos. Obtiene las mismas políticas de seguridad y gobernanza, pero con un nuevo y potente conjunto de herramientas para construir, desplegar y gestionar sus modelos de ML.

Conclusión

Perpetual ML es una solución potente y completa para el machine learning a gran escala. Su enfoque de estudio todo en uno, combinado con la integración nativa de Snowflake, lo convierte en una excelente opción para las organizaciones que buscan simplificar y agilizar sus flujos de trabajo de machine learning. Al ofrecer características como AutoML, aprendizaje continuo y despliegue de modelos sin problemas, Perpetual ML ayuda a los usuarios a lograr una mejor potencia predictiva en menos tiempo, lo que les permite desbloquear todo el potencial de sus datos.