Ciò che mi piace di più di Iguazio è il suo forte focus sull'AI pronta per la produzione. Semplifica il ciclo di vita del ML integrando l'elaborazione dei dati in tempo reale, l'ingegneria delle caratteristiche e il deployment dei modelli in un'unica piattaforma. Il feature store integrato, le funzioni serverless e l'orchestrazione automatizzata delle pipeline rendono il deployment e la gestione dei modelli senza soluzione di continuità. È particolarmente utile per i team che devono passare rapidamente dallo sviluppo alla produzione senza fare affidamento su più strumenti o passaggi manuali. Iguazio è davvero costruito per un'AI scalabile e di livello enterprise.

L'esperienza e l'interfaccia sono le stesse anche se viene distribuita in vari ambienti di calcolo, quindi puoi combinare diverse risorse cloud o on-premise nello stesso dashboard. Il team di soluzione stava aiutando l'implementazione in modo molto efficiente.

Iguazio porta super poteri nelle mani dei data scientist - con la pressione di un pulsante, puoi sfruttare il tuo cloud compute per l'addestramento di modelli accelerati da GPU e scalare a zero per risparmiare sui costi una volta completato. Utilizzando pipeline basate su Kubeflow, Iguazio consente l'automazione dell'addestramento e del deployment del machine learning, portando a un enorme miglioramento della produttività e permettendo a un team di ML di scalare ben oltre la sua capacità normale. La libreria MLRun migliora ulteriormente le capacità del team implementando numerosi casi d'uso comuni, come il logging degli artefatti e il tracciamento degli esperimenti. Il team di supporto tecnico di Iguazio è senza pari - utilizzando la loro profonda esperienza in Kubernetes, DevOps, machine learning e sviluppo software, forniscono supporto reattivo su un elenco completo di argomenti.