ClearML non è l'unica opzione per Altri Software di Sviluppo. Esplora altre opzioni concorrenti e alternative. Altri fattori importanti da considerare quando si ricercano alternative a ClearML includono integration. La migliore alternativa complessiva a ClearML è Weights & Biases. Altre app simili a ClearML sono Databricks Data Intelligence Platform, Vertex AI, SAS Viya, e SAP HANA Cloud. ClearML alternative possono essere trovate in Altri Software di Sviluppo ma potrebbero anche essere in Piattaforme MLOps o Piattaforme di Data Science e Machine Learning.
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Rendere i big data semplici
Vertex AI è una piattaforma di machine learning (ML) gestita che ti aiuta a costruire, addestrare e distribuire modelli ML in modo più veloce e semplice. Include un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML, oltre a una varietà di strumenti e servizi per aiutarti in ogni fase del processo. Vertex AI Workbench è un IDE basato su cloud incluso con Vertex AI. Rende facile sviluppare e fare il debug del codice ML. Fornisce una varietà di funzionalità per aiutarti nel tuo flusso di lavoro ML, come il completamento del codice, il linting e il debug. Vertex AI e Vertex AI Workbench sono una combinazione potente che può aiutarti ad accelerare il tuo sviluppo ML. Con Vertex AI, puoi concentrarti sulla costruzione e l'addestramento dei tuoi modelli, mentre Vertex AI Workbench si occupa del resto. Questo ti libera per essere più produttivo e creativo, e ti aiuta a portare i tuoi modelli in produzione più velocemente. Se stai cercando una piattaforma ML potente e facile da usare, allora Vertex AI è un'ottima opzione. Con Vertex AI, puoi costruire, addestrare e distribuire modelli ML più velocemente e più facilmente che mai.
SAP HANA Cloud è la base dati cloud-native della SAP Business Technology Platform, memorizza, elabora e analizza i dati in tempo reale su scala petabyte e converte più tipi di dati in un unico sistema gestendoli in modo più efficiente con uno storage multitier integrato.
Okta è l'azienda di identità del mondo™. Come il principale partner indipendente per l'identità, liberiamo tutti per utilizzare in sicurezza qualsiasi tecnologia — ovunque, su qualsiasi dispositivo o app. I marchi più fidati si affidano a Okta per abilitare l'accesso sicuro, l'autenticazione e l'automazione. Con flessibilità e neutralità al centro delle nostre soluzioni Okta Workforce Identity e Customer Identity Clouds, i leader aziendali e gli sviluppatori possono concentrarsi sull'innovazione e accelerare la trasformazione digitale, grazie a soluzioni personalizzabili e a più di 7.000 integrazioni pre-costruite. Stiamo costruendo un mondo in cui l'identità appartiene a te. Scopri di più su okta.com.
La piattaforma di Snowflake elimina i silos di dati e semplifica le architetture, in modo che le organizzazioni possano ottenere più valore dai loro dati. La piattaforma è progettata come un prodotto unico e unificato con automazioni che riducono la complessità e aiutano a garantire che tutto "funzioni semplicemente". Per supportare una vasta gamma di carichi di lavoro, è ottimizzata per le prestazioni su larga scala, indipendentemente dal fatto che qualcuno stia lavorando con SQL, Python o altri linguaggi. Ed è connessa a livello globale, così le organizzazioni possono accedere in modo sicuro ai contenuti più rilevanti attraverso cloud e regioni, con un'esperienza coerente.
Saturn Cloud è una piattaforma di data science e machine learning per analisi Python scalabili con Dask e GPU, su notebook ospitati. Condividi lavori e dashboard, accedi alle tue librerie Python preferite, connettiti da servizi ospitati nel cloud esistenti e altro ancora.
DVC porta agilità, riproducibilità e collaborazione nel tuo flusso di lavoro di data science esistente
Apache Airflow è una piattaforma open-source progettata per la creazione, la pianificazione e il monitoraggio di flussi di lavoro complessi. Sviluppato in Python, consente agli utenti di definire i flussi di lavoro come codice, facilitando la generazione dinamica di pipeline e l'integrazione senza soluzione di continuità con varie tecnologie. L'architettura modulare di Airflow e il sistema di code di messaggi gli permettono di scalare in modo efficiente, gestendo flussi di lavoro da singole macchine a sistemi distribuiti su larga scala. La sua interfaccia web user-friendly offre capacità di monitoraggio e gestione complete, fornendo chiari approfondimenti sullo stato dei compiti e sui log di esecuzione. Caratteristiche principali: - Python puro: i flussi di lavoro sono definiti utilizzando codice Python standard, permettendo la generazione dinamica di pipeline e una facile integrazione con le librerie Python esistenti. - Interfaccia web user-friendly: un'applicazione web robusta consente agli utenti di monitorare, pianificare e gestire i flussi di lavoro senza la necessità di interfacce a riga di comando. - Estensibilità: gli utenti possono definire operatori personalizzati ed estendere le librerie per adattarsi al loro ambiente specifico, migliorando la flessibilità della piattaforma. - Scalabilità: l'architettura modulare di Airflow e l'uso di code di messaggi gli permettono di orchestrare un numero arbitrario di lavoratori, rendendolo pronto a scalare secondo necessità. - Integrazioni robuste: la piattaforma offre numerosi operatori plug-and-play per eseguire compiti su varie piattaforme cloud e servizi di terze parti, facilitando l'integrazione con l'infrastruttura esistente. Valore primario e risoluzione dei problemi: Apache Airflow affronta le sfide della gestione di flussi di lavoro complessi di dati fornendo una piattaforma scalabile e dinamica per l'orchestrazione dei flussi di lavoro. Definendo i flussi di lavoro come codice, assicura riproducibilità, controllo delle versioni e collaborazione tra i team. L'estensibilità della piattaforma e le integrazioni robuste permettono alle organizzazioni di adattarla alle loro esigenze specifiche, riducendo il sovraccarico operativo e migliorando l'efficienza nei compiti di elaborazione dei dati. La sua interfaccia user-friendly e le capacità di monitoraggio migliorano la trasparenza e il controllo sui flussi di lavoro, portando a una migliore qualità e affidabilità dei dati.