VESSL
VESSL是一个端到端的ML/MLOps平台，使机器学习工程师（MLE）能够在几秒钟内定制和执行可扩展的训练、优化和推理任务。这些单独任务随后可通过我们的工作流管理器进行CI/CD流水线化。我们将管理ML基础设施和流水线所需的复杂计算后端抽象为易用的网页界面和命令行工具，从而加快从训练到部署的周转。\n\n构建、训练和部署生产级机器学习模型依赖复杂的计算后端和系统细节。这迫使数据科学家和ML研究人员大部分时间都在应对工程挑战和晦涩的基础设施，而非发挥其核心能力——开发最先进的模型架构。\n\n现有解决方案如Kubeflow和Ray仍然过于底层，需要专门系统工程团队数月的复杂设置。Uber、Deepmind和Netflix的顶级ML团队拥有专门的MLOps工程师团队和内部ML平台。然而，大多数ML从业者，即使是Yahoo等大型软件公司的，也仍依赖零散脚本和无人维护的YAML文件，浪费数小时仅为搭建开发环境。\n\nVESSL帮助各类规模和行业的公司即时采用可扩展的ML/MLOps实践。通过消除ML系统的开销，像现代汽车、三星和Cognex等公司能在数小时内实现端到端机器学习流水线的生产化。
VESSL 介绍
这是什么 VESSL?
VESSL是一个端到端的ML/MLOps平台，使机器学习工程师（MLE）能够在几秒钟内定制和执行可扩展的训练、优化和推理任务。这些单独任务随后可通过我们的工作流管理器进行CI/CD流水线化。我们将管理ML基础设施和流水线所需的复杂计算后端抽象为易用的网页界面和命令行工具，从而加快从训练到部署的周转。\n\n构建、训练和部署生产级机器学习模型依赖复杂的计算后端和系统细节。这迫使数据科学家和ML研究人员大部分时间都在应对工程挑战和晦涩的基础设施，而非发挥其核心能力——开发最先进的模型架构。\n\n现有解决方案如Kubeflow和Ray仍然过于底层，需要专门系统工程团队数月的复杂设置。Uber、Deepmind和Netflix的顶级ML团队拥有专门的MLOps工程师团队和内部ML平台。然而，大多数ML从业者，即使是Yahoo等大型软件公司的，也仍依赖零散脚本和无人维护的YAML文件，浪费数小时仅为搭建开发环境。\n\nVESSL帮助各类规模和行业的公司即时采用可扩展的ML/MLOps实践。通过消除ML系统的开销，像现代汽车、三星和Cognex等公司能在数小时内实现端到端机器学习流水线的生产化。
如何使用 VESSL?
使用说明不可用。
为什么选择 VESSL?
如果您厌倦了复杂的机器学习基础设施，想要一个让训练和部署机器学习模型快速无痛的平台，VESSL是您的选择。它适合任何规模的团队，加快机器学习工作流程，避免常见难题。
VESSL 功能特点
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功能信息不可用。
价格
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