Ce que j'aime le plus chez Iguazio, c'est son fort accent sur l'IA prête pour la production. Il simplifie le cycle de vie du ML en intégrant le traitement des données en temps réel, l'ingénierie des caractéristiques et le déploiement de modèles sur une seule plateforme. Le magasin de caractéristiques intégré, les fonctions sans serveur et l'orchestration automatisée des pipelines rendent le déploiement et la gestion des modèles sans effort. C'est particulièrement utile pour les équipes qui ont besoin de passer rapidement du développement à la production sans dépendre de plusieurs outils ou étapes manuelles. Iguazio est véritablement conçu pour une IA évolutive de niveau entreprise.

L'expérience et l'interface sont les mêmes même si elles sont déployées dans divers environnements de calcul, vous pouvez donc combiner différentes ressources cloud ou sur site dans le même tableau de bord. L'équipe de solution aidait à la mise en œuvre de manière très efficace.

Iguazio apporte une super puissance entre les mains des data scientists - avec la pression d'un bouton, vous pouvez exploiter votre calcul en cloud pour l'entraînement de modèles accélérés par GPU et passer à zéro pour des économies de coûts une fois terminé. En utilisant des pipelines basés sur Kubeflow, Iguazio permet l'automatisation de l'entraînement et du déploiement de l'apprentissage automatique, conduisant à une amélioration considérable de la productivité et permettant à une équipe de ML de s'étendre bien au-delà de sa capacité normale. La bibliothèque MLRun améliore encore les capacités de l'équipe en implémentant de nombreux cas d'utilisation courants, tels que la journalisation des artefacts et le suivi des expériences. L'équipe de support technique d'Iguazio est inégalée - utilisant leur expertise approfondie en Kubernetes, DevOps, apprentissage automatique et développement logiciel, ils fournissent un support réactif sur une liste complète de sujets.