Desplegar en cualquier lugar a escala

ModelOps que acelera su organización. En la nube, en las instalaciones o en el borde - Modzy puede ser desplegado e integrado en cualquier lugar.

En la nube, en las instalaciones o en el borde - Modzy puede ser desplegado e integrado en cualquier lugar

Modzy significa el despliegue de AI para cualquier infraestructura e integración con sus herramientas y aplicaciones existentes de AI . Modzy apoya plenamente tanto la nube y los despliegues en el lugar, y cada faceta de la arquitectura de Modzy está optimizada para diferentes escenarios de despliegue

despliegue de la nube

Nube

Modelos en la nube. Gestionar los costes, subir/bajar la escala automática, canalizar las cargas de trabajo de aprendizaje de las máquinas complejas e integrarlas en los sistemas existentes.
  • AWS Lanzamiento ahora
  • Microsoft Azure
  • Nube de Google
  • Nube Uno
Explorar todos los proveedores de nubes
en el despliegue de las premisas

En las instalaciones

Desplegar en el lugar a los dispositivos conectados a su propia red protegida por un cortafuegos y permitirle aprovechar la inversión en hardware existente.

  • Los servidores y sistemas de su empresa que le ayudan a operar a la velocidad de los negocios.
  • Kubernetes y sistemas de contenedores comunes
  • VMWare y otras virtualizaciones
despliegue del borde

Dispositivos de borde

Desplegar Modzy al límite y aumentar la velocidad de procesamiento de datos u operar en un ancho de banda limitado o en entornos híbridos.

  • Soporte para multi-nube, borde conectado, borde móvil y mezcla híbrida de nube
  • Seguridad avanzada de borde más FISMA Moderado, autorización de Nivel de Impacto 6 del DoD

Poderosas integraciones para operaciones de modelos seguras a escala

Modzy se integra con sus herramientas favoritas, marcos de entrenamiento de aprendizaje automático, sistemas de CI/CD, conductos de datos y aplicaciones frontales.

Explorar las integraciones

Gestionar los costos y optimizar la infraestructura

Gestionar los costes, controlar el autoescalado del modelo y el uso de la infraestructura, priorizar los trabajos de aprendizaje de la máquina y reducir la latencia para los trabajos de alta frecuencia. Esto le permite escalar a la máxima velocidad de procesamiento, mientras utiliza plenamente su infraestructura en cualquier escenario de despliegue.

AI despliegue e integraciones