cnvrg.io，數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，簡化了與MLOps和持續(xù)學(xué)習(xí)機(jī)自動(dòng)化模型管理，宣布其先進(jìn)的MLOps解決方案將與NVIDIA NGC容器注冊(cè)表進(jìn)行整合。通過全面的本地集成，cnvrg.io將為多云和混合云環(huán)境中的企業(yè)團(tuán)隊(duì)提供加速的企業(yè)人工智能(AI)，機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和數(shù)據(jù)科學(xué)自動(dòng)化管道。

cnvrg.io與NGC容器的集成極大地縮短了從研究到生產(chǎn)的時(shí)間。開發(fā)團(tuán)隊(duì)可以在任何本地或混合云計(jì)算中一鍵式無縫啟動(dòng)GPU優(yōu)化的NGC容器。cnvrg.io簡化了模型管理，并通過端到端可追溯性解決了可重復(fù)性問題，使企業(yè)可以獲得最新，最優(yōu)化的NGC容器以及模型經(jīng)過訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。

NGC集成到cnvrg.io中是MLOps解決方案的一項(xiàng)突破，它可以使DevOps自動(dòng)化，最小化復(fù)雜性，節(jié)省時(shí)間，并為數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)提供了一個(gè)統(tǒng)一的中心來標(biāo)準(zhǔn)化其ML工作流程。cnvrg.io提供了高級(jí)資源管理和元計(jì)劃功能，實(shí)現(xiàn)了MLOps任務(wù)的自動(dòng)化，同時(shí)為IT團(tuán)隊(duì)提供了管道性能監(jiān)控和指標(biāo)。

借助NGC，cnvrg.io提供了統(tǒng)一的解決方案，可通過MLOps，自動(dòng)化和NVIDIA GPU性能優(yōu)化的容器來加速企業(yè)AI。結(jié)合后的企業(yè)解決方案加快了ML流程，使數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)能夠：

一鍵啟動(dòng)NGC容器-使用現(xiàn)成的NGC容器輕松在本地或云中啟動(dòng)任何ML或DL框架

增強(qiáng)模型管理-跟蹤端到端ML管道，包括代碼，模型，版本，元數(shù)據(jù)以及與容器相關(guān)的培訓(xùn)數(shù)據(jù)

啟用模型可重現(xiàn)性-使用可追溯的ML管道重現(xiàn)結(jié)果并改善治理

擴(kuò)展資源-獲得基于容器的高級(jí)資源管理和元調(diào)度系統(tǒng)，并支持Kubernetes，多云和混合云

采用先進(jìn)的MLOps-通過自動(dòng)化簡化工程任務(wù)，立即部署作業(yè)并為IT提供實(shí)時(shí)監(jiān)控和指標(biāo)

cnvrg.io用戶將受益于由NVIDIA工程團(tuán)隊(duì)優(yōu)化的完全托管的現(xiàn)成容器注冊(cè)表，使他們能夠即時(shí)訪問深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架的NVIDIA NGC容器，這些容器經(jīng)過GPU優(yōu)化以提高性能和速度。

“在cnvrg.io，我們一直在努力為數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師提供最好的資源，以做他們最擅長的事情：數(shù)據(jù)科學(xué)。” cnvrg.io首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Yochay Ettun說。“我們看到了巨大的客戶吸引力，現(xiàn)在通過NGC容器集成，我們的MLOps解決方案有了另一個(gè)增強(qiáng)。任何AI / ML用例都可以靈活地在任何計(jì)算資源上運(yùn)行，無論是在云還是本地。

帶有NGC容器的NVIDIA GPU可以加速并簡化企業(yè)中的AI部署。cnvrg.io MLOps提供了構(gòu)建，運(yùn)行，部署和監(jiān)視工作流所需的工具。通過一鍵式部署NGC容器，我們正在加速數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作，” NVIDIA NGC產(chǎn)品管理總監(jiān)Adel El Hallak說道。

cnvrg.io MLOps適用于客戶，可以在cnvrg.io/start上獲得評(píng)估的試用許可證。聯(lián)合解決方案將在GTC 2020中提出。敬請(qǐng)期待更多GTC 2020公告和客戶評(píng)估包。