IT News פורטל המחשוב העסקי וההייטק של ישראל
המערכת של Comet, המובילה בתחומה, לניהול וניטור מודלים מתממשקת כעת בצורה חלקה עם יכולות התיאום והאינטגרציה של Run:ai על מנת לתמוך ב Data Scientists לאורך מחזור החיים המלא של למידת מכונה (ML)
ניו יורק, 7 בדצמבר 2022, (BUSINESS WIRE):
Comet, ספקית פלטפורמת MLOps המובילה ללמידת מכונה (ML) מאפשרת פתרונות לצוותים בגדלים שונים – החל מחברות סטארטאפ ועד לארגונים גדולים; ו- Run:ai, המפתחת טכנולוגיית וירטואליזצייה ל- GPUs, מכריזות היום על שיתוף פעולה, שיסייע לאנשי מקצוע בתחום של ה- Machine Learning להאיץ את תהליכי העבודה שלהם, ולהפיק תועלת מרמת תמיכה גבוהה יותר לאורך כל מחזור החיים של למידת המכונה (ML).
לקוחות משותפים זוכים לגישה חלקה לפתרון אינטגרטיבי טוב, אשר מחבר בין פתרון ניהול וניטור ניסויים, ומודלים של Comet לבין יכולות התיאום והאינטגרציה של Run:ai. לקוחות חדשים יכולים למנף באופן מלא אינטגרציה עוצמתית זו על מנת להפיק את המירב מיוזמות הלמידת מכונה (ML) שלהם החל משלב הניסויים המוקדמים ועד לסביבת הפרודקשן.
"רבים מהלקוחות שלנו מסתמכים על Run:ai, ואינטגרציה זו תאפשר לצוותים לקבל ערך רב יותר מהפתרונות של שתי החברות," אומר גדעון מנדלס, מנכ"ל ומייסד-שותף של Comet.
" Cometמחויבת באופן מלא לעבודה עם חברות מכל טווח האקוסיסטם של למידת המכונה, על מנת להאיץ את ההבשלה והאימוץ של למידת מכונה (ML). התפיסה שלנו הינה שאינטגרציה ושיתוף פעולה מהוות את הנתיב הטוב ביותר של הקהילה קדימה, ואנו שמחים מאד להזדמנות לעבוד עם Run:ai בחתירה ליעד זה".
השותפות עם Run:ai היא האחרונה בסדרה של שותפויות ואינטגרציות הממוקדות בהרחבת האקוסיסטם והיכולת של Comet להשתמש בציוד ומערכות של חברות אחרות. הגמישות של הפלטפורמה של Comet הופכת אותה למתאימה במיוחד לנוף ה AI המשתנה. Comet היא היחידה המציעה הן מעקב אחר ניסויים והן ניטור מודלים בסביבת פרודקשן, והפלטפורמה שלה יכולה לפעול על גבי כל תשתית, לרבות סביבת ענן (cloud), on-premise או ענן וירטואלי פרטי (VPC). הגישה של Comet הביאה אותה לא רק לזכייה באמונם של פורטפוליו לקוחות מרשים, אלא גם להכרה כ- Gartner Cool Vendor ו –CRN Emerging Vendor.
השותפות החדשה בין Comet ל Run:ai לא רק תאיץ ותייעל פרוייקטי למידת מכונה עבור Data Scientists, חוקרים וצוותי IT, אלא גם לחברי צוות נוספים המחפשים אחר תובנות עסקיות אסטרטגיות. בנוסף ליכולות מעקב הניסויים וניטור מודלים בסביבת פרודקשן ברמה עולמית של Comet, לקוחות משותפים יוכלו כעת לתפעל אשכולות cloud-native בעזרת Run:ai.
פלטפורמת התוכנה המבוססת על Kubernetes של Run:ai לניהול של עומסי AI המאוגדים בקונטיינרים מאפשרת שימוש דינמי באשכולות GPU לעומסי למידה עמוקה (Deep Learning) שונים – החל מבניית מודלים של בינה מלאכותית, דרך הכשרה ועד להסקת מסקנות. בעזרת Run:ai, משימות בכל שלב מקבלות גישה לכוח המחשוב הדרוש להן, באופן אוטומטי. פלטפורמת ניהול כוח המחשוב של Run:ai מאיצה יוזמות של מדעני נתונים בעזרת איגום משאבים זמינים ולאחר מכן הקצאה דינמית של משאבים בהתבסס על צורך, תוך מקסום כוח המחשוב הנגיש.
לקוחות יוכלו כעת לעשות שימוש ביכולות התזמון והניהול של Run:ai על מנת לבצע אופטימיזציה של משאבים. בנוסף, צוותים יזכו למערכת למידת מכונה מרכזית שתאפשר שמירה של הסטוריה מדויקת של כל ניסויי למידת המכונה, הסטוריית מודלים וגרסאות dataset.
"אנו נרגשים מההזדמנות לעבוד עם Comet על מנת לסייע למשתמשים בלמידת מכונה להשיג יותר, במהירות רבה יותר ובקנה מידה גדול יותר מבעבר," אמר עומרי גלר, מנכל ומייסד-שותף ב Run:ai. "יחד, נעצים משתמשים לכל אורך מחזור החיים של למידת המכונה בעזרת כלים חכמים אשר יהפכו את העבודה שלהם לפשוטה ויעילה יותר".
אודות Comet
Comet מספקת פלטפורמת MLOps, המאפשרת לצוותי מדעני נתונים ומהנדסי למידת מכונה (ML) להאיץ את פיתוח למידת המכונה על ידי ניהול ואופטימיזציה של כל מחזור החיים של למידת המכונה, ממעקב אחר ניסויים ועד לניטור מודלים בסביבת פרודקשן. הפלטפורמה של Comet זכתה באמונם של מעל 150 לקוחות, ביניהם נמנות חברות מובילות כגון Affirm, Cepsa, Etsy, Uber ו- Zappos ובנתה קהילה של משתמשים וצוותים אקדמיים הנעזרים בפלטפורמה של Comet ללא תשלום כדי להאיץ את המחקר בתחומי המחקר שלהם. Comet, אשר הוקמה בשנת 2017, פועלת ממטה החברה בניו יורק, ומפעילה צוות עובדים המתפרשים על תשע מדינות וארבע יבשות. Comet זמינה ללא עלות ליחידים ולצוותים אקדמיים ומפעילה תוכניות רישיונות לחברות סטארטאפ, צוותים ותאגידים על פי צורך. למידע נוסף בקרו באתר www.comet.com או הצטרפו לקהילה שלנו ב- heartbeat.comet.ml
אודות Run:ai
Atlas, הפלטפורמה של Run:ai, מביאה פשטות המדמה Cloud לעולם ניהול משאבי הבינה המלאכותית – אשר מספקת לחוקרים גישה על פי צורך למשאבים מאוגמים לכל עומס של עבודת AI. כמערכת הפעלה cloud-native חדשנית – הכוללת מאפיין תזמון המודע לעומס עבודה (workload-aware scheduler) ושכבת abstraction – המסייעת לצוותי IT לפשט תהליכי בינה מלאכותית, להגביר את הפרודוקטיביות של הצוות, ולזכות באפשרות מימוש מלא של GPUs יקרים. בעזרת השימוש ב Run:ai, חברות מייעלות את תהליכי הפיתוח, הניהול וההרחבה של כל יישומי הבינה המלאכותית על גבי כל סוגי התשתיות, כולל on-premise, edge ו- cloud. למידע נוסף, בקרו ב- www.run.ai
