VESSL

VESSLは機械学習エンジニア（MLE）がスケーラブルなトレーニング、最適化、推論タスクを数秒でカスタマイズ・実行できるエンドツーエンドのML/MLOpsプラットフォームです。これらの個別タスクはCI/CD用のワークフローマネージャーでパイプライン化できます。複雑なMLインフラとパイプライン管理に必要な計算バックエンドを使いやすいウェブインターフェースとCLIに抽象化し、トレーニングからデプロイまでのターンアラウンドを高速化します。\n\n本番機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイは複雑な計算バックエンドとシステム詳細に依存します。これによりデータサイエンティストやML研究者は最先端モデルの開発ではなく、エンジニアリング課題や不明瞭なインフラに多くの時間を費やさざるを得ません。\n\nKubeflowやRayのような既存ソリューションはまだ低レベルで、専任のシステムエンジニアリングチームによる数ヶ月の複雑なセットアップが必要です。Uber、Deepmind、NetflixのトップMLチームは専任のMLOpsエンジニアチームと内部MLプラットフォームを持っていますが、多くのML実務者はYahooのような大手ソフトウェア企業でも、雑多なスクリプトやメンテナンスされていないYAMLファイルに頼り、開発環境のセットアップに何時間も浪費しています。\n\nVESSLはあらゆる規模と業界の企業がスケーラブルなML/MLOpsプラクティスを即座に採用できるよう支援します。VESSLでMLシステムのオーバーヘッドを排除することで、Hyundai Motors、Samsung、Cognexなどの企業が数時間でエンドツーエンドの機械学習パイプラインを本番化しています。

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