UbiOps

UbiOps là một nền tảng phần mềm toàn diện được thiết kế để đơn giản hóa và tăng tốc việc triển khai, quản lý và mở rộng quy mô các mô hình AI và học máy. Nó trao quyền cho các tổ chức chạy 'AI riêng tư' của họ theo các điều khoản riêng, cho dù là tại chỗ, trong một thiết lập hybrid, hay trên nhiều nhà cung cấp đám mây. Bằng cách trừu tượng hóa sự phức tạp kỹ thuật cơ bản của các công nghệ như Kubernetes, UbiOps cho phép các đội ngũ AI tập trung vào việc xây dựng và lặp lại các mô hình của họ, giảm đáng kể thời gian đưa ra thị trường và đảm bảo tuân thủ và quản trị mạnh mẽ. Đây là một giải pháp đã được thử nghiệm trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe và khu vực công, cung cấp một xương sống đáng tin cậy và có thể mở rộng cho AI cấp sản xuất.

Cách sử dụng UbiOps

Bắt đầu với UbiOps là một quy trình có cấu trúc được thiết kế cho cả người dùng mới và người dùng nâng cao:

1. Đăng ký: Tạo một tài khoản UbiOps miễn phí trên trang web của họ để truy cập nền tảng.
2. Chọn giao diện của bạn: Tương tác với nền tảng theo cách phù hợp với quy trình làm việc của bạn. Bạn có thể sử dụng WebApp thân thiện với người dùng để quản lý trực quan, Thư viện máy khách Python để tích hợp theo chương trình vào tập lệnh của bạn, Giao diện dòng lệnh (CLI) mạnh mẽ cho các hoạt động dựa trên thiết bị đầu cuối, hoặc API REST cho các tích hợp tùy chỉnh.
3. Xác định Môi trường: Tạo một 'Môi trường' có thể tái sử dụng bằng cách chỉ định các thư viện, gói và phụ thuộc cần thiết cho mã của bạn (ví dụ: phiên bản Python, PyTorch, TensorFlow). UbiOps sẽ xây dựng một hình ảnh container cho bạn, đảm bảo tính nhất quán.
4. Triển khai Mô hình của bạn: Đóng gói mô hình AI hoặc tập lệnh xử lý dữ liệu của bạn vào một 'Triển khai'. UbiOps tự động đóng gói mã và hiển thị nó dưới dạng một microservice an toàn, có thể mở rộng với điểm cuối API riêng. Bạn có thể quản lý nhiều phiên bản của mỗi lần triển khai.
5. Xây dựng Pipelines: Đối với các quy trình công việc phức tạp, hãy sử dụng tính năng 'Pipelines'. Điều này cho phép bạn chuỗi nhiều triển khai lại với nhau, điều phối luồng dữ liệu giữa các mô hình hoặc các bước xử lý khác nhau để xây dựng một luồng dữ liệu hoàn chỉnh.
6. Huấn luyện Mô hình: Sử dụng tính năng 'Huấn luyện' để chạy và quản lý các công việc huấn luyện mô hình. Xác định một 'Thử nghiệm' với phần cứng mong muốn của bạn (bao gồm cả GPU) và thực hiện nhiều 'Lần chạy huấn luyện' song song để kiểm tra hiệu quả các tham số khác nhau và tìm ra mô hình tốt nhất.
7. Chạy & Mở rộng quy mô: Gửi yêu cầu đến API triển khai hoặc pipeline của bạn để xử lý dữ liệu. UbiOps xử lý việc xếp hàng yêu cầu, cân bằng tải và tự động mở rộng quy mô dựa trên nhu cầu, đảm bảo ứng dụng của bạn luôn phản hồi.

Tính năng chính của UbiOps

• Phục vụ & Điều phối Mô hình Thống nhất: Triển khai các mô hình dưới dạng các microservice có phiên bản, có thể mở rộng với việc tạo API tự động. Xây dựng các quy trình công việc phức tạp, nhiều bước (Pipelines) để kết nối các mô hình và các tác vụ xử lý dữ liệu một cách liền mạch.
• Hỗ trợ Cơ sở hạ tầng Linh hoạt: Chạy khối lượng công việc AI ở bất cứ đâu — máy chủ tại chỗ, đám mây riêng, đám mây công cộng (AWS, Azure, GCP) hoặc kết hợp hybrid. Nó hỗ trợ Kubernetes, Máy ảo và thậm chí cả cơ sở hạ tầng bare metal.
• Huấn luyện Mô hình Tích hợp: Một môi trường chuyên dụng để chạy, quản lý và theo dõi các thử nghiệm huấn luyện mô hình. Mở rộng quy mô các công việc huấn luyện trên phần cứng mạnh mẽ, bao gồm các loại GPU khác nhau, và quản lý các tạo phẩm một cách dễ dàng.
• Quản lý Môi trường: Xác định và tái sử dụng các môi trường container với các thư viện và phụ thuộc cụ thể, đảm bảo sự nhất quán hoàn hảo giữa phát triển, thử nghiệm và sản xuất.
• Quản trị & Bảo mật Nâng cao: Các tính năng quản lý phiên bản, lập lịch công việc, giám sát chi tiết và các giao thức bảo mật mạnh mẽ để đảm bảo tuân thủ và kiểm soát hoàn toàn tài sản AI của bạn.
• Nhiều Phương thức Tương tác: Toàn bộ chức năng của nền tảng có thể truy cập được thông qua WebApp, Thư viện máy khách Python, API REST và CLI, đáp ứng các sở thích khác nhau của người dùng và cho phép tự động hóa mạnh mẽ.

Các trường hợp sử dụng UbiOps

UbiOps rất linh hoạt và có thể được áp dụng cho một loạt các ứng dụng AI:

• Triển khai AI Tạo sinh: Triển khai và phục vụ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình tạo sinh khác cho các ứng dụng như chatbot, tạo nội dung và tạo mã.
• Thị giác Máy tính: Chạy các mô hình phân tích hình ảnh và video để phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và nhận dạng khuôn mặt trong môi trường sản xuất.
• Phân tích Dự đoán: Triển khai các mô hình học máy cổ điển để dự báo, phát hiện gian lận và dự đoán sự rời bỏ của khách hàng.
• Pipelines Xử lý Dữ liệu: Tạo các quy trình công việc tự động để làm sạch, chuyển đổi và kỹ thuật đặc trưng dữ liệu như một tiền đề cho việc suy luận mô hình.
• MLOps Đám mây Lai: Lý tưởng cho các tổ chức cần xử lý dữ liệu nhạy cảm tại chỗ trong khi tận dụng khả năng mở rộng của đám mây công cộng cho các tác vụ ít nhạy cảm hơn.

Ưu điểm của UbiOps

UbiOps mang lại những lợi thế đáng kể cho các đội ngũ AI:

• Tăng tốc Thời gian ra mắt Thị trường: Giảm đáng kể thời gian và nỗ lực kỹ thuật cần thiết để chuyển các mô hình AI từ máy tính xách tay sang một dịch vụ cấp sản xuất, có thể mở rộng.
• Độc lập với Cơ sở hạ tầng: Tránh bị ràng buộc bởi nhà cung cấp bằng cách cung cấp sự tự do để chạy AI trên bất kỳ phần cứng hoặc nhà cung cấp đám mây nào, cho bạn toàn quyền kiểm soát.
• MLOps được Đơn giản hóa: Trừu tượng hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp (như Kubernetes), cho phép các nhà khoa học dữ liệu tự chủ hơn và tập trung vào phát triển mô hình.
• Khả năng mở rộng và Độ tin cậy: Được xây dựng để xử lý khối lượng công việc sản xuất với khả năng tự động mở rộng, xử lý yêu cầu và tính sẵn sàng cao, đảm bảo hiệu suất mạnh mẽ.
• Tăng cường Bảo mật & Tuân thủ: Hoàn hảo cho các sáng kiến 'AI riêng tư', đảm bảo dữ liệu luôn nằm trong tầm kiểm soát của bạn và đáp ứng các yêu cầu quy định nghiêm ngặt.

Giá cả và gói dịch vụ

UbiOps cung cấp một cấu trúc giá linh hoạt để phù hợp với các nhu cầu khác nhau, từ các nhà phát triển cá nhân đến các doanh nghiệp lớn. Mặc dù giá cụ thể nên được kiểm tra trên trang web chính thức, các gói thường tuân theo cấu trúc này:

• Gói Miễn phí: Một cấp miễn phí hào phóng cho các cá nhân và dự án nhỏ, cho phép người dùng khám phá các tính năng cốt lõi của nền tảng với một số giới hạn sử dụng nhất định.
• Gói Chuyên nghiệp: Một gói trả phí cho các chuyên gia và đội ngũ nhỏ cần nhiều tài nguyên tính toán hơn, khối lượng yêu cầu cao hơn và các tính năng bổ sung.
• Gói Kinh doanh: Được thiết kế cho các doanh nghiệp đang phát triển, cung cấp nhiều dung lượng hơn, các tính năng nâng cao và hỗ trợ chuyên dụng.
• Gói Doanh nghiệp: Một gói tùy chỉnh cho các tổ chức lớn có yêu cầu cụ thể về triển khai tại chỗ/đám mây riêng, bảo mật nâng cao, tích hợp tùy chỉnh và hỗ trợ cao cấp. Các bên quan tâm được khuyến khích đặt một cuộc gọi để nhận báo giá tùy chỉnh.