Konvoy Illustration

自动化、集成、安全部署

在本地、混合云或air-gapped Kubernetes基础架构上部署ML工具,缩短上线流程,利用Spark和Horovod等常用包进行配置。

企业级自由运维

完整的生命周期管理和企业级支持(包括升级和更新),在减少中断的同时提高生产力。

加速企业级扩展模型的部署

利用弹性的计算资源池加速深度学习模型训练,大幅降低成本,更快交付业务价值。

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人工智能或机器学习VP如何获益

端到端的ML平台将企业级的Kubeflow与其它常用的ML工具集成,实现了可移植性、可扩展性,使ML模型部署更轻松。基于KUDO的Kubeflow可以显著缩短AI全面的投资回报周期。
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机器学习工程师如何获益

在一个Kubeflow平台上完成大规模部署和ML模型训练,与Horovod和 Spark框架集成,实现分布式训练。Kubeflow Pipeline可以使ML工作负载自动化,您将拥有更多时间用于研发新模型及执行任务。
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数据科学家如何获益

即时访问完整的ML工具装备,例如Jupyter Notebooks等已预装常用且功能强大的框架、工具和库,通过新数据集快速迭代,解决业务问题。从本地训练快速转为多核心训练,以最小的阻力从单一Notebook转变到分布式训练,更快验证假设和模的型准确性。

功能与收益

支持端到端ML项目的综合工具包

生产级Kubeflow,与其它常见的ML框架集成,缩短新用户和ML的部署上线流程。

企业级安全性与多租户

端到端、安全的企业级ML平台集成Konvoy多租户、认证和身份服务,高效、安全地运行整个ML Pipeline。

ML Pipeline自动化和可移植

内置生命周期管理和运维能力将助力自动化平台提高生产力和重复使用性。

企业级分布式训练

动态分布式模型训练作业,在大量资源中大规模运行,高效优化成本和性能。

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