ClearML no es la única opción para Otro software de desarrollo. Explora otras opciones y alternativas competidoras. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a ClearML incluyen integration. La mejor alternativa general a ClearML es Weights & Biases. Otras aplicaciones similares a ClearML son Databricks Data Intelligence Platform, Vertex AI, SAS Viya, y SAP HANA Cloud. Se pueden encontrar ClearML alternativas en Otro software de desarrollo pero también pueden estar en Plataformas de MLOps o en Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático.
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Haciendo los grandes datos simples
Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático (ML) gestionada que te ayuda a construir, entrenar y desplegar modelos de ML de manera más rápida y sencilla. Incluye una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML, así como una variedad de herramientas y servicios para ayudarte en cada paso del proceso. Vertex AI Workbench es un entorno de desarrollo integrado (IDE) basado en la nube que se incluye con Vertex AI. Facilita el desarrollo y la depuración de código de ML. Proporciona una variedad de características para ayudarte con tu flujo de trabajo de ML, como la finalización de código, linting y depuración. Vertex AI y Vertex AI Workbench son una combinación poderosa que puede ayudarte a acelerar tu desarrollo de ML. Con Vertex AI, puedes centrarte en construir y entrenar tus modelos, mientras que Vertex AI Workbench se encarga del resto. Esto te libera para ser más productivo y creativo, y te ayuda a llevar tus modelos a producción más rápido. Si buscas una plataforma de ML poderosa y fácil de usar, entonces Vertex AI es una gran opción. Con Vertex AI, puedes construir, entrenar y desplegar modelos de ML más rápido y fácil que nunca.
SAP HANA Cloud es la base de datos nativa en la nube de SAP Business Technology Platform, almacena, procesa y analiza datos en tiempo real a escala de petabytes y converge múltiples tipos de datos en un solo sistema mientras los gestiona de manera más eficiente con almacenamiento multinivel integrado.
Okta es un servicio de gestión de identidad y acceso bajo demanda para aplicaciones basadas en la web, tanto en la nube como detrás del firewall.
La plataforma de Snowflake elimina los silos de datos y simplifica las arquitecturas, para que las organizaciones puedan obtener más valor de sus datos. La plataforma está diseñada como un producto único y unificado con automatizaciones que reducen la complejidad y ayudan a garantizar que todo "simplemente funcione". Para soportar una amplia gama de cargas de trabajo, está optimizada para el rendimiento a escala, sin importar si alguien está trabajando con SQL, Python u otros lenguajes. Y está conectada globalmente para que las organizaciones puedan acceder de manera segura al contenido más relevante a través de nubes y regiones, con una experiencia consistente.
Saturn Cloud es una plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático para análisis escalables en Python con Dask y GPUs, en notebooks alojados. Comparte trabajo y paneles, accede a tus bibliotecas de Python favoritas, conéctate desde servicios alojados en la nube existentes, y más.
DVC aporta agilidad, reproducibilidad y colaboración a su flujo de trabajo de ciencia de datos existente.
Apache Airflow es una plataforma de código abierto diseñada para la creación, programación y monitoreo de flujos de trabajo complejos. Desarrollada en Python, permite a los usuarios definir flujos de trabajo como código, facilitando la generación dinámica de pipelines y la integración sin problemas con diversas tecnologías. La arquitectura modular de Airflow y su sistema de colas de mensajes le permiten escalar de manera eficiente, gestionando flujos de trabajo desde máquinas individuales hasta sistemas distribuidos a gran escala. Su interfaz web fácil de usar proporciona capacidades de monitoreo y gestión completas, ofreciendo una visión clara del estado de las tareas y los registros de ejecución. Características Clave: - Python Puro: Los flujos de trabajo se definen utilizando código estándar de Python, lo que permite la generación dinámica de pipelines y una fácil integración con bibliotecas de Python existentes. - Interfaz Web Amigable: Una aplicación web robusta permite a los usuarios monitorear, programar y gestionar flujos de trabajo sin necesidad de interfaces de línea de comandos. - Extensibilidad: Los usuarios pueden definir operadores personalizados y extender bibliotecas para adaptarse a su entorno específico, mejorando la flexibilidad de la plataforma. - Escalabilidad: La arquitectura modular de Airflow y el uso de colas de mensajes le permiten orquestar un número arbitrario de trabajadores, haciéndolo listo para escalar según sea necesario. - Integraciones Robustas: La plataforma ofrece numerosos operadores plug-and-play para ejecutar tareas en diversas plataformas en la nube y servicios de terceros, facilitando la integración fácil con la infraestructura existente. Valor Principal y Resolución de Problemas: Apache Airflow aborda los desafíos de gestionar flujos de trabajo de datos complejos proporcionando una plataforma escalable y dinámica para la orquestación de flujos de trabajo. Al definir los flujos de trabajo como código, asegura la reproducibilidad, el control de versiones y la colaboración entre equipos. La extensibilidad de la plataforma y sus integraciones robustas permiten a las organizaciones adaptarla a sus necesidades específicas, reduciendo la sobrecarga operativa y mejorando la eficiencia en las tareas de procesamiento de datos. Su interfaz amigable y capacidades de monitoreo mejoran la transparencia y el control sobre los flujos de trabajo, lo que lleva a una mejor calidad y fiabilidad de los datos.