Rescale
Rescale é uma plataforma de Computação de Alto Desempenho (HPC) baseada em nuvem, projetada para acelerar a P&D …
Rescale é uma plataforma de Computação de Alto Desempenho (HPC) baseada em nuvem, projetada para acelerar a P&D em engenharia e ciência. Oferece acesso sob demanda a uma infraestrutura multinuvem, um vasto catálogo de software de simulação e IA, e um ambiente unificado para gerenciar fluxos de trabalho complexos, dados e segurança. Capacita organizações em aeroespacial, automotiva, ciências da vida e mais a inovar de forma mais rápida e eficiente.
Sobre Plataforma de IA
Uma Plataforma de IA é um conjunto integrado de ferramentas que fornece um ambiente de ponta a ponta para construir, implantar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina e aplicações de IA. Essas plataformas otimizam todo o ciclo de vida da IA, desde a preparação de dados e treinamento de modelos até a implantação operacional e monitoramento de desempenho. Elas são projetadas para acelerar o desenvolvimento de soluções de IA e permitir que as equipes gerenciem projetos complexos em escala. Ao unificar ferramentas díspares em um fluxo de trabalho coeso, as Plataformas de IA aprimoram a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de ML e operações de TI.
Recursos Principais
- Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE): Fornece notebooks colaborativos e ambientes de codificação para experimentação e desenvolvimento de modelos.
- Capacidades de MLOps: Inclui ferramentas para controle de versão, pipelines de treinamento automatizados (CI/CD), implantação de modelos e monitoramento pós-implantação.
- Gerenciamento e Pré-processamento de Dados: Oferece recursos para ingestão, limpeza, transformação, rotulagem e gerenciamento de feature stores.
- Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML): Simplifica a seleção de modelos, o ajuste de hiperparâmetros e a engenharia de recursos, tornando a IA acessível a uma gama mais ampla de usuários.
- Recursos de Computação Escaláveis: Gerencia o acesso sob demanda a CPUs, GPUs e clusters de computação distribuída para um treinamento eficiente de modelos.
Casos de Uso
As Plataformas de IA são cruciais para empresas que visam operacionalizar o aprendizado de máquina. Elas são amplamente utilizadas em finanças para construir sistemas personalizados de detecção de fraudes, no comércio eletrônico para desenvolver motores de recomendação personalizados e na manufatura para criar modelos de manutenção preditiva. Equipes de ciência de dados em qualquer setor aproveitam essas plataformas para levar projetos de protótipos experimentais a aplicações robustas e de nível de produção.
Como Escolher
Ao selecionar uma Plataforma de IA, considere seu escopo; ela cobre todo o ciclo de vida do MLOps? Avalie sua escalabilidade e capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados e modelos complexos. Analise o equilíbrio entre a facilidade de uso (recursos de baixo código/AutoML) e a flexibilidade para o desenvolvimento personalizado. Por fim, verifique suas capacidades de integração com suas fontes de dados existentes, infraestrutura em nuvem e ferramentas de business intelligence.
Plataforma de IACenários de aplicação
Construir um Sistema de Detecção de Fraudes em Escala Empresarial
A equipe de ciência de dados de uma instituição financeira usa uma Plataforma de IA para desenvolver e implantar um modelo de detecção de fraudes em tempo real. A plataforma fornece um ambiente unificado para ingerir terabytes de dados de transações, usar notebooks colaborativos para engenharia de recursos e treinar múltiplos modelos usando recursos de GPU escaláveis. Suas capacidades de MLOps automatizam a implantação do modelo de melhor desempenho como uma API segura, que é integrada ao sistema de processamento de transações. A plataforma monitora continuamente o modelo em busca de degradação de desempenho e desvio de dados, acionando alertas para retreinamento para manter alta precisão.
Acelerar o Desenvolvimento de um Mecanismo de Recomendação
A equipe de ML de uma empresa de comércio eletrônico utiliza uma Plataforma de IA para construir um mecanismo de recomendação de produtos personalizado. O feature store da plataforma permite que eles criem e compartilhem recursos reutilizáveis com base no comportamento do usuário. Usando as capacidades de AutoML integradas, eles testam rapidamente centenas de variações de modelos para encontrar o algoritmo mais eficaz. Isso reduz a fase de experimentação de meses para semanas. O modelo final é implantado como um microsserviço, e os testes A/B são gerenciados dentro da plataforma para medir seu impacto no engajamento do usuário e nas vendas antes de um lançamento completo.
Gerenciar Modelos de Visão Computacional para Controle de Qualidade
Uma empresa de manufatura usa uma Plataforma de IA para gerenciar o ciclo de vida de modelos de visão computacional para inspeção de qualidade automatizada. A plataforma os ajuda a versionar grandes conjuntos de dados de imagens de produtos e anotações. Cientistas de dados podem treinar modelos complexos de aprendizado profundo usando treinamento distribuído em várias GPUs. Uma vez que um modelo é implantado em dispositivos de borda no chão de fábrica, as ferramentas de monitoramento da plataforma rastreiam sua velocidade de inferência e precisão, coletando casos extremos para retreinamento futuro. Isso cria um ciclo de melhoria contínua, aprimorando as taxas de detecção de defeitos ao longo do tempo.
Otimizar o Desenvolvimento de Modelos de PNL para Atendimento ao Cliente
A equipe de IA de uma grande empresa usa uma plataforma para centralizar o desenvolvimento de modelos de Processamento de Linguagem Natural (PNL) para suporte ao cliente, como análise de sentimento e classificação de tickets. A plataforma fornece ferramentas para rotulagem e aumento de dados de texto. Ela permite a comparação fácil de diferentes arquiteturas de modelos e rastreia todos os metadados dos experimentos. Essa abordagem estruturada garante a reprodutibilidade e facilita a colaboração entre os membros da equipe, reduzindo significativamente o tempo necessário para atualizar e implantar modelos aprimorados em seu chatbot e sistemas de suporte.
Habilitar Análise de Autoatendimento com AutoML
Uma equipe de business intelligence, com experiência limitada em ciência de dados, usa o recurso AutoML de uma Plataforma de IA para construir modelos preditivos. Por exemplo, eles carregam dados históricos de vendas para prever a demanda futura de vários produtos. A plataforma lida automaticamente com o pré-processamento de dados, engenharia de recursos e testa vários algoritmos, apresentando uma tabela de classificação dos melhores modelos. Isso capacita os analistas de negócios a gerar previsões valiosas sem escrever código, permitindo decisões baseadas em dados em toda a organização e liberando a equipe principal de ciência de dados para projetos mais complexos.
Garantir Governança e Reprodutibilidade em Pesquisa
Uma equipe de pesquisa farmacêutica usa uma Plataforma de IA para gerenciar projetos complexos de descoberta de medicamentos. A plataforma fornece um ambiente seguro e auditável, rastreando cada experimento, versão de conjunto de dados e artefato de modelo. Isso garante que os resultados da pesquisa sejam totalmente reprodutíveis, o que é crítico para a conformidade regulatória e a validação científica. Os recursos colaborativos permitem que pesquisadores de diferentes laboratórios trabalhem no mesmo projeto de forma integrada, compartilhando código e resultados enquanto mantêm uma cadeia de custódia clara para todos os dados e modelos, acelerando o caminho da pesquisa para os ensaios clínicos.