Quản lý các dự án khoa học dữ liệu có thể là một cơn ác mộng

Theo dõi các dự án khoa học dữ liệu có thể là một cơn ác mộng. Hiểu được vô số thử nghiệm, các mô hình nằm rải rác trên nhiều máy trạm không có trật tự, môi trường phần mềm khác nhau và sự phức tạp khác tạo ra nhiều rào cản hơn bao giờ hết trong việc hiểu dữ liệu của bạn. Sau đó, khi bạn thêm vào tính sẵn có của tài liệu hạn chế cộng với sự tương tác phức tạp của các công nghệ khác nhau đang được tận dụng thì không có gì ngạc nhiên khi việc tái tạo kết quả trở thành một nhiệm vụ khó khăn. May mắn thay, nền tảng máy học (ML) đang giúp tự động hóa và quản lý những vấn đề phức tạp này, khiến các nhà khoa học dữ liệu và nhà quản lý khoa học dữ liệu phải giải quyết vấn đề thực sự – nhận được giá trị từ dữ liệu.

Polyaxon giúp phát triển mô hình dễ dàng hơn

Polyaxon là một nền tảng để phát triển các mô hình học máy và học sâu có thể được sử dụng trên quy mô doanh nghiệp cho tất cả các bước của quá trình phát triển mô hình học máy và học sâu: xây dựng, đào tạo và giám sát. Polyaxon thực hiện được điều này bằng cách tận dụng cơ sở hạ tầng tích hợp sẵn, bộ công cụ, thuật toán đáng tin cậy và mô hình ngành, tất cả đều dẫn đến đổi mới nhanh hơn. Polyaxon cho phép các nhà khoa học dữ liệu dễ dàng phát triển và quản lý các thử nghiệm cũng như quản lý toàn bộ quy trình làm việc với các bộ chứa thông minh và lập lịch nâng cao. Nó cũng là ngôn ngữ và khung bất khả tri, cho phép các nhà khoa học dữ liệu làm việc với các thư viện và khung phổ biến như R, Python, SAS, Jupyter, RStudio, Tensorflow và H2O.

Quản lý nhiều nhà khoa học dữ liệu và các tạo phẩm thử nghiệm

 Một tính năng mà các nhà quản lý nhà khoa học dữ liệu sẽ thấy đặc biệt hữu ích là khả năng phân phối kiến ​​thức dễ dàng của Polyaxon. Với sự tham gia nhanh chóng của các thành viên nhóm mới và cơ sở kiến ​​thức được ghi lại và có thể tìm kiếm được, bất kỳ nhân viên mới nào cũng có thể nhanh chóng tiếp tục công việc mà những người khác đã dừng lại bằng cách sử dụng các hiện vật và lịch sử của từng dự án. Ngoài ra, Polyaxon còn bao gồm khả năng quản lý rủi ro và công cụ tạo tài liệu tự động tích hợp để loại bỏ rủi ro và tạo cơ sở kiến ​​thức có thể tìm kiếm được, tránh vấn đề phát triển tập trung vào máy tính xách tay và tập trung vào tập lệnh phân tán.

Đối với các giám đốc điều hành của một tổ chức, Polyaxon cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về phát triển mô hình và đo lường thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. Bằng cách kích hoạt vòng đời thử nghiệm hiệu quả và đưa ra phản hồi dựa trên dữ liệu, tất cả đều dựa trên bảng điều khiển tập trung, Polyaxon tối ưu hóa và thời gian dành cho các dự án. Điều này có nghĩa là các nhóm khoa học dữ liệu dành nhiều thời gian hơn để tạo ra giá trị thay vì cố gắng duy trì cơ sở hạ tầng và tài liệu.

Triển khai Polyaxon với Omnia

Omnia là một khung nguồn mở để triển khai và quản lý các cụm hiệu suất cao cho khối lượng công việc HPC, AI và phân tích dữ liệu. Omnia không chỉ tự động hóa việc cài đặt Slurm và/hoặc Kubernetes để quản lý cơ sở hạ tầng máy chủ của bạn mà còn triển khai và định cấu hình nhiều gói và dịch vụ khác cần thiết để chạy các khối lượng công việc đa dạng trên cùng một giải pháp hội tụ. Nó cũng tự động hóa việc triển khai các nền tảng ML, như Polyaxon. Điều này mang lại cho các nhóm cơ sở hạ tầng CNTT khả năng tăng tốc nhanh chóng và cung cấp các khả năng mới cho các nhóm ứng dụng và khoa học dữ liệu của tổ chức, giúp họ có thêm thời gian để thực hiện công việc kinh doanh của công ty.

Tự động hóa là chìa khóa cho mọi tổ chức dựa trên dữ liệu

Khả năng tự động hóa cơ sở hạ tầng, từ máy chủ, bộ lưu trữ và tài nguyên mạng cho đến nền tảng khoa học dữ liệu giúp bạn thu được giá trị từ dữ liệu của họ, là chìa khóa thành công của các tổ chức định hướng dữ liệu hiện đại. Các công cụ thay đổi nhanh chóng và thường xuyên và việc dành hàng tuần để triển khai các giải pháp CNTT cho nhóm khoa học dữ liệu của công ty không phải là thời gian dành cho việc tìm kiếm giá trị quan trọng. Omnia đơn giản hóa quá trình triển khai cơ sở hạ tầng, cho phép các nhóm CNTT thiết lập và vận hành nhóm khoa học dữ liệu của họ trong vài phút. Điều gì có thể biến đổi hơn thế?