Rescale
Rescale est une plateforme de calcul haute performance (HPC) basée sur le cloud, conçue pour accélérer la R&D …
Rescale est une plateforme de calcul haute performance (HPC) basée sur le cloud, conçue pour accélérer la R&D en ingénierie et en sciences. Elle offre un accès à la demande à une infrastructure multi-cloud, un vaste catalogue de logiciels de simulation et d'IA, et un environnement unifié pour gérer des flux de travail complexes, des données et la sécurité. Elle permet aux organisations des secteurs de l'aérospatiale, de l'automobile, des sciences de la vie, et plus encore, d'innover plus rapidement et plus efficacement.
À propos de Plateforme d'IA
Une Plateforme d'IA est une suite intégrée d'outils qui fournit un environnement de bout en bout pour créer, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique et des applications d'IA. Ces plateformes rationalisent l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la préparation des données et de l'entraînement des modèles au déploiement opérationnel et au suivi des performances. Elles sont conçues pour accélérer le développement de solutions d'IA et permettre aux équipes de gérer des projets complexes à grande échelle. En unifiant des outils disparates dans un flux de travail cohérent, les Plateformes d'IA améliorent la collaboration entre les data scientists, les ingénieurs ML et les opérations informatiques.
Fonctionnalités Clés
- Environnement de Développement Intégré (IDE) : Fournit des notebooks collaboratifs et des environnements de codage pour l'expérimentation et le développement de modèles.
- Capacités MLOps : Inclut des outils pour le contrôle de version, les pipelines d'entraînement automatisés (CI/CD), le déploiement de modèles et la surveillance post-déploiement.
- Gestion et Prétraitement des Données : Offre des fonctionnalités pour l'ingestion, le nettoyage, la transformation, l'étiquetage et la gestion de feature stores.
- Apprentissage Automatique Automatisé (AutoML) : Simplifie la sélection de modèles, l'ajustement des hyperparamètres et l'ingénierie des caractéristiques, rendant l'IA accessible à un plus large éventail d'utilisateurs.
- Ressources de Calcul Évolutives : Gère l'accès à la demande aux CPU, GPU et clusters de calcul distribué pour un entraînement efficace des modèles.
Cas d'Usage
Les Plateformes d'IA sont cruciales pour les entreprises qui cherchent à opérationnaliser l'apprentissage automatique. Elles sont largement utilisées dans la finance pour construire des systèmes de détection de fraude personnalisés, dans le e-commerce pour développer des moteurs de recommandation personnalisés, et dans l'industrie manufacturière pour créer des modèles de maintenance prédictive. Les équipes de science des données de tous les secteurs tirent parti de ces plateformes pour faire passer les projets de prototypes expérimentaux à des applications robustes et de qualité production.
Comment Choisir
Lors de la sélection d'une Plateforme d'IA, considérez sa portée ; couvre-t-elle l'ensemble du cycle de vie MLOps ? Évaluez son évolutivité et sa capacité à gérer de grands ensembles de données et des modèles complexes. Évaluez l'équilibre entre la facilité d'utilisation (fonctionnalités low-code/AutoML) et la flexibilité pour le développement personnalisé. Enfin, vérifiez ses capacités d'intégration avec vos sources de données existantes, votre infrastructure cloud et vos outils de business intelligence.
Plateforme d'IACas d'utilisation
Créer un Système de Détection de Fraude à l'Échelle de l'Entreprise
L'équipe de science des données d'une institution financière utilise une Plateforme d'IA pour développer et déployer un modèle de détection de fraude en temps réel. La plateforme fournit un environnement unifié pour ingérer des téraoctets de données de transaction, utiliser des notebooks collaboratifs pour l'ingénierie des caractéristiques et entraîner plusieurs modèles à l'aide de ressources GPU évolutives. Ses capacités MLOps automatisent ensuite le déploiement du modèle le plus performant en tant qu'API sécurisée, qui est intégrée à leur système de traitement des transactions. La plateforme surveille en permanence le modèle pour détecter la dégradation des performances et la dérive des données, déclenchant des alertes pour un réentraînement afin de maintenir une grande précision.
Accélérer le Développement d'un Moteur de Recommandation
L'équipe ML d'une entreprise de e-commerce exploite une Plateforme d'IA pour créer un moteur de recommandation de produits personnalisé. Le feature store de la plateforme leur permet de créer et de partager des caractéristiques réutilisables basées sur le comportement des utilisateurs. Grâce aux capacités AutoML intégrées, ils testent rapidement des centaines de variantes de modèles pour trouver l'algorithme le plus efficace. Cela réduit la phase d'expérimentation de plusieurs mois à quelques semaines. Le modèle final est déployé en tant que microservice, et les tests A/B sont gérés au sein de la plateforme pour mesurer son impact sur l'engagement des utilisateurs et les ventes avant un déploiement complet.
Gérer les Modèles de Vision par Ordinateur pour le Contrôle Qualité
Une entreprise manufacturière utilise une Plateforme d'IA pour gérer le cycle de vie des modèles de vision par ordinateur pour l'inspection qualité automatisée. La plateforme les aide à versionner de grands ensembles de données d'images de produits et d'annotations. Les data scientists peuvent entraîner des modèles complexes de deep learning en utilisant l'entraînement distribué sur plusieurs GPU. Une fois qu'un modèle est déployé sur des appareils en périphérie dans l'usine, les outils de surveillance de la plateforme suivent sa vitesse d'inférence et sa précision, collectant les cas limites pour un futur réentraînement. Cela crée une boucle d'amélioration continue, augmentant les taux de détection des défauts au fil du temps.
Rationaliser le Développement de Modèles NLP pour le Service Client
L'équipe IA d'une grande entreprise utilise une plateforme pour centraliser le développement de modèles de Traitement du Langage Naturel (NLP) pour le support client, tels que l'analyse des sentiments et la classification des tickets. La plateforme fournit des outils pour l'étiquetage et l'augmentation des données textuelles. Elle permet de comparer facilement différentes architectures de modèles et de suivre toutes les métadonnées des expériences. Cette approche structurée garantit la reproductibilité et facilite la collaboration entre les membres de l'équipe, réduisant considérablement le temps nécessaire pour mettre à jour et déployer des modèles améliorés sur leur chatbot et leurs systèmes de support.
Activer l'Analyse en Libre-Service avec AutoML
Une équipe de business intelligence, avec une expertise limitée en science des données, utilise la fonctionnalité AutoML d'une Plateforme d'IA pour créer des modèles prédictifs. Par exemple, ils téléchargent des données de ventes historiques pour prédire la demande future de divers produits. La plateforme gère automatiquement le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques et teste de nombreux algorithmes, présentant un classement des meilleurs modèles. Cela permet aux analystes métier de générer des prévisions précieuses sans écrire de code, favorisant des décisions basées sur les données dans toute l'organisation et libérant l'équipe principale de science des données pour des projets plus complexes.
Assurer la Gouvernance et la Reproductibilité dans la Recherche
Une équipe de recherche pharmaceutique utilise une Plateforme d'IA pour gérer des projets complexes de découverte de médicaments. La plateforme fournit un environnement sécurisé et auditable, suivant chaque expérience, version de jeu de données et artefact de modèle. Cela garantit que les résultats de la recherche sont entièrement reproductibles, ce qui est essentiel pour la conformité réglementaire et la validation scientifique. Les fonctionnalités collaboratives permettent aux chercheurs de différents laboratoires de travailler sur le même projet de manière transparente, en partageant le code et les résultats tout en maintenant une chaîne de traçabilité claire pour toutes les données et tous les modèles, accélérant ainsi le passage de la recherche aux essais cliniques.