UbiOps — AI Model Serving & Orchestration Документация
UbiOps предоставляет унифицированную платформу для развертывания, управления и управления рабочими нагрузками ИИ в локальных, гибридных облаках и многооблачных средах. Он позволяет запускать модели локально или в масштабе, со встроенными функциями MLOps для контроля затрат, обеспечения соответствия и предотвращения блокировки поставщика. Разработанный для команд ИИ, ИТ и лидерства, UbiOps ускоряется от пилотного к производственному, поддерживая ряд вариантов использования ИИ от LLM до компьютерного зрения и традиционных моделей науки о данных.
Как работает UbiOps
- Единый интерфейс для всей инфраструктурыЗапуск рабочих нагрузок ИИ локально, в гибридном облаке или в нескольких облаках с одной консоли управления.
- Оркестрация в разных средахРазвертывайте и управляйте моделями в Kubernetes, виртуальных машинах и голом металле с бесшовным источником ресурсов из разных кластеров.
- Контроль за расходами и управлениемОставайтесь под контролем вычислительных затрат, соблюдайте правила ИИ и предотвращайте блокировку поставщика.
- Сквозные MLOpsВстроенное управление API, контроль версий, алгоритмы масштабирования, мониторинг, аудит, приоритетность ресурсов, безопасность и управление доступом.
- Готовый к производству ИИОт экспериментов до производства, поддерживая широкий спектр рабочих нагрузок ИИ, включая генеративный ИИ и компьютерное зрение.
Использование случаев и возможностей
- GPU по требованию и масштабируемые рабочие нагрузки ИИ
- Бесшовное развертывание LLM, компьютерного зрения и моделей науки о данных
- Централизованное управление для предотвращения теневых ИТ и содействия воспроизводимости
- Интеграционная архитектура для частного ИИ на любой инфраструктуре
- Автоматизация и оркестровка в многооблачной среде
Как использовать UbiOps
- Соедините свою инфраструктуру (Kubernetes, VMs, Bare Metal) и создайте свои пулы ресурсов.
- Загрузить или подключить модели ИИ (МЛМ, CV-модели, модели временных рядов и т.д.).
- Определение рабочих процессов и API для служения, оркестровки и мониторинга.
- Мониторинг, масштабирование и управление в разных средах из одного стекла.
Основные характеристики
- Единый интерфейс для локального запуска рабочих нагрузок ИИ в гибридном облаке или в нескольких облаках
- Сквозные MLOps: управление API, контроль версий, алгоритмы масштабирования, мониторинг, аудит, безопасность и управление доступом
- Оркестровка в Kubernetes, виртуальных машинах и грубом металле
- Поддержка GPU по требованию для масштабируемого вывода ИИ
- Развертывание конфиденциальности с контролем над данными и вычислительными затратами
- Предотвращение блокировки поставщиков и теневой ИТ
- Готовое к производству развертывание для генеративного ИИ, компьютерного зрения, временных рядов и многого другого
- Интуитивный интерфейс для команд ИИ, ИТ и лидерства с управлением и контролем затрат
