Lo que más me gusta de Iguazio es su fuerte enfoque en la IA lista para producción. Simplifica el ciclo de vida del aprendizaje automático al integrar el procesamiento de datos en tiempo real, la ingeniería de características y el despliegue de modelos en una sola plataforma. La tienda de características incorporada, las funciones sin servidor y la orquestación automatizada de tuberías hacen que el despliegue y la gestión de modelos sean fluidos. Es especialmente útil para equipos que necesitan pasar rápidamente del desarrollo a la producción sin depender de múltiples herramientas o pasos manuales. Iguazio está realmente diseñado para IA escalable y de nivel empresarial.

La experiencia e interfaz es la misma incluso si se despliega en varios entornos de computación, por lo que puedes combinar diferentes recursos en la nube o locales en el mismo panel de control. El equipo de soluciones estaba ayudando en la implementación de manera muy eficiente.

Iguazio pone un superpoder en manos de los científicos de datos: con solo presionar un botón, puedes aprovechar tu computación en la nube para el entrenamiento de modelos acelerado por GPU y escalar a cero para ahorrar costos una vez completado. Usando tuberías basadas en Kubeflow, Iguazio permite la automatización del entrenamiento y despliegue de aprendizaje automático, lo que lleva a una tremenda mejora en la productividad y permite a un equipo de ML escalar mucho más allá de su capacidad normal. La biblioteca MLRun mejora aún más las capacidades del equipo al implementar numerosos casos de uso comunes, como el registro de artefactos y el seguimiento de experimentos. El equipo de soporte técnico de Iguazio es insuperable: utilizando su profunda experiencia en Kubernetes, DevOps, aprendizaje automático y desarrollo de software, brindan soporte receptivo en una lista completa de temas.