VESSL

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VESSL ist eine End-to-End-ML/MLOps-Plattform, die es Maschinenlern-Ingenieuren (MLEs) ermöglicht, skalierbare Trainings-, Optimierungs- und Inferenzaufgaben in Sekundenschnelle anzupassen und auszuführen. Diese einzelnen Aufgaben können dann mit unserem Workflow-Manager für CI/CD in eine Pipeline integriert werden. Wir abstrahieren die komplexen Rechen-Backends, die zur Verwaltung von ML-Infrastrukturen und -Pipelines erforderlich sind, in eine benutzerfreundliche Weboberfläche und CLI und beschleunigen dadurch die Umstellung vom Training zur Bereitstellung. Der Aufbau, das Training und die Bereitstellung von produktionsreifen Maschinenlernmodellen basieren auf komplexen Rechen-Backends und Systemdetails. Dies zwingt Datenwissenschaftler und ML-Forscher dazu, den Großteil ihrer Zeit mit technischen Herausforderungen und undurchsichtiger Infrastruktur zu verbringen, anstatt ihre Kernkompetenzen zu nutzen – die Entwicklung modernster Modellarchitekturen. Bestehende Lösungen wie Kubeflow und Ray sind immer noch zu niedrig angesetzt und erfordern Monate eines komplexen Setups durch ein dediziertes Systemengineering-Team. Top-ML-Teams bei Uber, Deepmind und Netflix haben ein dediziertes Team von MLOps-Ingenieuren und eine interne ML-Plattform. Die meisten ML-Praktiker, selbst bei großen Softwareunternehmen wie Yahoo, verlassen sich jedoch immer noch auf provisorische Skripte und nicht gewartete YAML-Dateien und verschwenden Stunden, nur um eine Entwicklungsumgebung einzurichten. VESSL hilft Unternehmen jeder Größe und Branche, sofort skalierbare ML/MLOps-Praktiken zu übernehmen. Durch die Beseitigung der Overheads in ML-Systemen mit VESSL setzen Unternehmen wie Hyundai Motors, Samsung und Cognex innerhalb weniger Stunden End-to-End-Maschinenlernpipelines in die Produktion um.