L’ensemble du cycle de vie des fonctions géré dans un Feature Store JFrog ML unique
Le Feature Store JFrog ML optimise l’ensemble du cycle de vie des fonctions. Il permet de collaborer, garantit la cohérence et améliore la fiabilité de l’ingénierie et du déploiement des fonctions.
Le Feature Store JFrog ML permet de collaborer et de partager facilement les fonctions entre les projets. Il s’agit d’une source unique de vérité découvrable pour les fonctions utilisées par les modèles de production.
Accélérez et simplifiez la gestion des fonctions, quelle que soit la taille de l’équipe ou la complexité de vos jeux de données.
Transformez vos données
Créez facilement des fonctions pour assembler et déployer des pipelines de données afin de vous concentrer sur les informations plutôt que sur l’infrastructure.
Manage the entire model lifecycle with a single centralized registry- Gain visibility into training parameters, hyper parameter tuning and model metadata
- Manage model and traditional software artifacts in one system
Stockage et diffusion des fonctions
Stockez, gérez et diffusez toutes les fonctions dans un seul système. Permettez aux data scientists et aux ingénieurs ML de collaborer et de partager facilement des fonctions d'un projet à l'autre.
- Large scale and cost-effective offline store for training data
- Lightning fast, low-latency online store for inference data and online serving
- Automatically maintain feature consistency across environments
- Fill in missing values for high-quality data accuracy for robust model performance
Ingestion de données
Ingérez des données à partir d’entrepôts de données et de plusieurs sources. Traitez, extrayez et transformez les fonctions pertinentes, puis stockez-les dans les valeurs agrégées d'un magasin de fonctions.
Ne manquez pas le coche. Les applications d’IA ont besoin d’une infrastructure flexible. Si vous ne restez pas en tête, vous serez à la traîne.
Planifiez une démoEnsembles de fonctionnalités par lots
Traitez et gérez efficacement des ensembles de fonctionnalités par lots pour des tâches périodiques telles que les rapports de segmentation des clients, l’analyse des données historiques ou le traitement de grands ensembles de données de manière planifiée. Assurez-vous que les fonctionnalités par lots sont constamment mises à jour et disponibles pour l’entraînement et l’inférence du modèle.
Jeux de fonctions de streaming
Soutenez la génération et le traitement de fonctions en temps réel grâce aux données en streaming de Kafka. Collectez et traitez en continu les données au fur et à mesure qu’elles sont générées, pour accéder ainsi à des analyses en temps réel. Idéal pour les applications nécessitant des informations en temps réel.
Multi-cloud : notre Cloud ou le vôtre
JFrog ML offre un support natif pour AWS et GCP, ce qui vous permet de réaliser un déploiement sur notre plateforme ou sur votre propre infrastructure pour un flux rationalisé.
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