Monitorar, depurar e implantar

Rastreie experimentos, inspecione logs, programe cargas de trabalho de GPU em produção e disponibilize os modelos que você ensina no AI Runtime.

• • Rastreie execuções, logs e métricas
  • Acompanhe experimentos, métricas e artefatos com o MLflow e view logs e uso de recurso de GPU.
• • Programar cargas de trabalho de GPU
  • Implante código de treinamento com Pacotes de Automação Declarativa, programe execuções e crie fluxos de trabalho de GPU e CPU com múltiplas tarefas.
• • Converter uma carga de trabalho em um pacote
  • Converter um YAML de carga de trabalho do AI Runtime em Pacotes de Automação Declarativa para gerenciá-lo como um job persistente.
• • Configurar tarefas de pacotes
  • Pacote o código de treinamento, selecione o compute de GPU e os ambientes e transmita a configuração para as tarefa de bundle.
• • Servir modelos treinados
  • Implante modelos treinados no AI Runtime no Model Serving para inferência em tempo real e de throughput provisionado.