VESSL es una plataforma de ML/MLOps de extremo a extremo que permite a los ingenieros de aprendizaje automático (MLEs) personalizar y ejecutar tareas de entrenamiento, optimización e inferencia escalables en segundos. Estas tareas individuales pueden luego ser canalizadas utilizando nuestro gestor de flujos de trabajo para CI/CD. Abstraemos los complejos backends de cómputo requeridos para gestionar infraestructuras y flujos de trabajo de ML en una interfaz web y CLI fácil de usar, acelerando así el tiempo de respuesta desde el entrenamiento hasta el despliegue. La construcción, entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje automático en producción dependen de backends de cómputo complejos y detalles del sistema. Esto obliga a los científicos de datos e investigadores de ML a pasar la mayor parte de su tiempo enfrentando desafíos de ingeniería e infraestructuras oscuras en lugar de aprovechar sus competencias principales: desarrollar arquitecturas de modelos de última generación. Las soluciones existentes como Kubeflow y Ray siguen siendo demasiado de bajo nivel y requieren meses de configuración compleja por parte de un equipo de ingeniería de sistemas dedicado. Los mejores equipos de ML en Uber, Deepmind y Netflix tienen un equipo dedicado de ingenieros de MLOps y una plataforma interna de ML. Sin embargo, la mayoría de los practicantes de ML, incluso aquellos en grandes empresas de software como Yahoo, todavía dependen de scripts improvisados y archivos YAML sin mantenimiento y pierden horas solo para configurar un entorno de desarrollo. VESSL ayuda a empresas de cualquier tamaño e industria a adoptar prácticas escalables de ML/MLOps al instante. Al eliminar los gastos generales en sistemas de ML con VESSL, empresas como Hyundai Motors, Samsung y Cognex están llevando a producción flujos de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo en pocas horas.