Valohai n'est pas la seule option pour Plateformes MLOps. Explorez d'autres options et alternatives concurrentes. Plateformes MLOps est une technologie largement utilisée, et de nombreuses personnes recherchent des solutions logicielles Facile à administrer, simple avec facilité de déploiementetévolutivitéetsurveillance. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Valohai comprennent training. La meilleure alternative globale à Valohai est Vertex AI. D'autres applications similaires à Valohai sont Databricks Data Intelligence PlatformetSAP HANA CloudetSnowflakeetSAS Viya. Les alternatives à Valohai peuvent être trouvées dans Plateformes MLOps mais peuvent également être présentes dans Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique ou Traitement et distribution des mégadonnées.
Vertex AI est une plateforme de machine learning (ML) gérée qui vous aide à construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement. Elle inclut une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML, ainsi qu'une variété d'outils et de services pour vous aider à chaque étape du processus. Vertex AI Workbench est un IDE basé sur le cloud qui est inclus avec Vertex AI. Il facilite le développement et le débogage du code ML. Il offre une variété de fonctionnalités pour vous aider dans votre flux de travail ML, telles que la complétion de code, le linting et le débogage. Vertex AI et Vertex AI Workbench sont une combinaison puissante qui peut vous aider à accélérer votre développement ML. Avec Vertex AI, vous pouvez vous concentrer sur la construction et l'entraînement de vos modèles, tandis que Vertex AI Workbench s'occupe du reste. Cela vous libère pour être plus productif et créatif, et cela vous aide à mettre vos modèles en production plus rapidement. Si vous recherchez une plateforme ML puissante et facile à utiliser, alors Vertex AI est une excellente option. Avec Vertex AI, vous pouvez construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement que jamais auparavant.
Grandes données simples
SAP HANA Cloud est la fondation de données native du cloud de la plateforme technologique SAP Business, elle stocke, traite et analyse les données en temps réel à l'échelle du pétaoctet et converge plusieurs types de données dans un système unique tout en les gérant plus efficacement avec un stockage multitier intégré.
En tant que plateforme d'IA, d'analytique et de gestion des données native du cloud, SAS Viya vous permet de passer à l'échelle de manière rentable, d'augmenter la productivité et d'innover plus rapidement, soutenu par la confiance et la transparence. SAS Viya rend possible l'intégration des équipes et de la technologie, permettant à tous les utilisateurs de travailler ensemble avec succès pour transformer des questions critiques en décisions précises.
Saturn Cloud est une plateforme de science des données et d'apprentissage automatique pour des analyses Python évolutives avec Dask et des GPU, sur des notebooks hébergés. Partagez du travail et des tableaux de bord, accédez à vos bibliothèques Python préférées, connectez-vous à partir de services hébergés dans le cloud existants, et plus encore.
IBM Watson Studio accélère les flux de travail d'apprentissage automatique et profond nécessaires pour intégrer l'IA dans votre entreprise afin de stimuler l'innovation. Il fournit une suite d'outils pour les data scientists, les développeurs d'applications et les experts en la matière pour collaborer et travailler facilement avec les données et utiliser ces données pour construire, entraîner et déployer des modèles à grande échelle.
SuperAnnotate est la plateforme leader pour construire, affiner, itérer et gérer vos modèles d'IA plus rapidement avec des données d'entraînement de la plus haute qualité.
Dataiku est la plateforme d'IA universelle, offrant aux organisations le contrôle sur leurs talents, processus et technologies en IA pour libérer la création d'analyses, de modèles et d'agents.
Neptune apporte organisation et collaboration aux projets de science des données. Tout est sécurisé, sauvegardé dans un référentiel de connaissances organisé.