Descripción
MLRun es un marco de orquestación de IA de código abierto diseñado para gestionar aplicaciones de aprendizaje automático (ML) e IA generativa a lo largo de su ciclo de vida. Proporciona un enfoque integrador para optimizar las canalizaciones de ML desde las primeras etapas de desarrollo hasta la gestión en producción. MLRun automatiza varios procesos, incluyendo la preparación de datos, el ajuste de modelos, la personalización, la validación y la optimización de modelos de ML y aplicaciones de IA en vivo sobre recursos elásticos.
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La plataforma permite un despliegue rápido de servicios escalables en tiempo real y canalizaciones de aplicaciones, ofreciendo observabilidad integrada y opciones de despliegue flexibles. Soporta entornos multi-nube, híbridos y locales, permitiendo a los usuarios desplegar cargas de trabajo en cualquier lugar. La arquitectura de MLRun es abierta, soportando todos los marcos principales, servicios de ML gestionados y LLMs, e integrándose con cualquier servicio de terceros.
MLRun reduce los esfuerzos de ingeniería al automatizar las canalizaciones de IA de extremo a extremo, desde el entrenamiento y las pruebas hasta el despliegue y la gestión en producción. Permite el despliegue rápido de servicios en tiempo real y canalizaciones de aplicaciones, automatizando el entrenamiento y las pruebas de modelos con CI/CD. La plataforma también genera automáticamente canalizaciones de datos por lotes y en tiempo real, reduciendo los costos de computación a través de un uso optimizado de recursos y escalado de cargas de trabajo sin problemas.
La colaboración es una característica clave de MLRun, ya que proporciona una pila tecnológica unificada para ingenieros de datos, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Esto ayuda a romper silos, fomentar la reutilización y el intercambio entre roles, y reducir los tiempos de mantenimiento. MLRun también enfatiza la IA responsable con un mínimo de ingeniería al rastrear automáticamente datos, linajes, experimentos y modelos, y monitorear modelos, recursos y datos en tiempo real.
La plataforma ofrece observabilidad de extremo a extremo, permitiendo una gobernanza y reproducibilidad de alta calidad. Cuenta con un entorno de ejecución de aplicaciones sin servidor para desplegar LLMs con una mentalidad centrada en la producción e incluye una puerta de enlace LLM integrada para operacionalizar y monitorear LLMs, permitiendo la optimización de costos, el versionado y la observabilidad a nivel de caso de uso.
- CategoríaMLOps y despliegue de modelos
- Modelo de preciosCódigo abierto
- ImplementaciónMulti-nube, Híbrido, En local
- PlataformasKubernetes, AWS
Características principales de MLRun
Marco de orquestación de IA de código abierto
Automatiza la preparación de datos y el ajuste de modelos
Soporta entornos multi-nube, híbridos y locales
Despliegue rápido de servicios escalables en tiempo real
Observabilidad integrada y opciones de despliegue flexibles
Automatización de canalizaciones de IA de extremo a extremo
Optimiza el uso de recursos para reducir costos de computación
Pila tecnológica unificada para la colaboración
¿Cómo usar MLRun?
Configurar: Configura tu entorno de cliente
Usar: Desarrolla y despliega aplicaciones de IA
Optimizar: Monitorea y ajusta el uso de recursos
Desplegar: Usa funciones sin servidor para servicios en tiempo real
Casos de uso de MLRun
- Servicios en tiempo real
- Ajuste de modelos
- Preparación de datos
- Colaboración
- Optimización de costos
