Was mir an Iguazio am besten gefällt, ist der starke Fokus auf produktionsreife KI. Es vereinfacht den ML-Lebenszyklus, indem es Echtzeit-Datenverarbeitung, Feature Engineering und Modellbereitstellung in einer Plattform integriert. Der integrierte Feature Store, serverlose Funktionen und die automatisierte Pipeline-Orchestrierung machen das Bereitstellen und Verwalten von Modellen nahtlos. Es ist besonders nützlich für Teams, die schnell vom Entwicklungs- in den Produktionsmodus wechseln müssen, ohne auf mehrere Tools oder manuelle Schritte angewiesen zu sein. Iguazio ist wirklich für skalierbare, unternehmensgerechte KI gebaut.

Die Erfahrung und die Benutzeroberfläche sind gleich, selbst wenn sie in verschiedenen Rechenumgebungen bereitgestellt werden, sodass Sie verschiedene Cloud- oder On-Premise-Ressourcen im selben Dashboard kombinieren können. Das Lösungsteam half bei der Implementierung sehr effizient.

Iguazio bringt Superkraft in die Hände von Datenwissenschaftlern - mit einem Knopfdruck können Sie Ihre Cloud-Computing-Ressourcen für GPU-beschleunigtes Modelltraining nutzen und nach Abschluss auf null skalieren, um Kosten zu sparen. Mit Kubeflow-basierten Pipelines ermöglicht Iguazio die Automatisierung von maschinellem Lernen bei Training und Bereitstellung, was zu einer enormen Produktivitätssteigerung führt und es einem ML-Team ermöglicht, weit über seine normale Kapazität hinaus zu skalieren. Die MLRun-Bibliothek erweitert die Fähigkeiten des Teams weiter, indem sie zahlreiche gängige Anwendungsfälle implementiert, wie z.B. Artefaktprotokollierung und Experimentverfolgung. Das technische Support-Team von Iguazio ist unübertroffen - mit ihrem tiefen Fachwissen in Kubernetes, DevOps, maschinellem Lernen und Softwareentwicklung bieten sie reaktionsschnellen Support zu einer umfassenden Liste von Themen.