plataforma de ciencia de datos cnvrg.io anunció hoy el lanzamiento del versión comunitaria gratuita de su plataforma de ciencia de datos. Apodada ‘CORE’, esta versión incluye la mayoría, pero no todas, las funciones estándar de la principal oferta comercial de cnvrg. Es una solución integral para crear, administrar y automatizar modelos básicos de ML con limitaciones en la versión gratuita que se centran principalmente en las capacidades de producción de la versión premium paga y en trabajar con equipos más grandes de científicos de datos.
Como me dijo el CEO de la compañía, Yochay Ettun, los usuarios de CORE podrán usar la plataforma en las instalaciones o en la nube, utilizando contenedores optimizados para Nvidia que se ejecutan en un clúster de Kubernetes. Debido a esto, maneja de forma nativa implementaciones híbridas y de múltiples nubes que pueden escalar automáticamente hacia arriba y hacia abajo según sea necesario, y agregar nuevos marcos de IA es simplemente una cuestión de activar nuevos contenedores, todos los cuales se administran desde la plataforma basada en la web. panel.
Ettun describe a CORE como una ‘versión liviana’ de la plataforma original, pero aún se apega mucho a la misión original de la plataforma. “Como fue nuestra visión desde el principio, cnvrg.io quiere ayudar a los científicos de datos a hacer lo que mejor saben hacer: construir IA de alto impacto”, dijo. “Con la creciente complejidad técnica del campo de la IA, la comunidad de ciencia de datos se ha desviado del núcleo de lo que hace que la ciencia de datos sea una profesión tan cautivadora: los algoritmos. La realidad actual es que los científicos de datos dedican el 80 % de su tiempo a tareas que no son de ciencia de datos y el 65 % de los modelos no llegan a producción. Cnvrg.io CORE es una oportunidad para abrir su solución integral a la comunidad para ayudar a los científicos e ingenieros de datos a centrarse menos en la complejidad técnica y DevOps, y más en el núcleo de la ciencia de datos: resolver problemas complejos”.
Esta ha sido en gran medida la dirección de la compañía desde el principio y, como señaló Ettun en una publicación de blog de hace unos días, muchos científicos de datos hoy en día intentan crear su propia pila mediante el uso de herramientas de código abierto. Desean seguir siendo ágiles y capaces de personalizar sus herramientas según sus necesidades, después de todo. Pero también argumenta que los científicos de datos generalmente se contratan para construir modelos de aprendizaje automático, no para construir y administrar plataformas de ciencia de datos.
Mientras que otras plataformas como H2O.ai, por ejemplo, están apostando por el código abierto y la flexibilidad que conlleva, el enfoque de cnvrg.io está directamente en la facilidad de uso. A diferencia de esas herramientas, cnvrg.io con sede en Jerusalén, que tiene recaudó alrededor de $ 8 millones hasta ahorano tiene la ventaja del marketing gratuito que viene con el código abierto, por lo que tiene sentido que la empresa lance ahora esta versión gratuita de autoservicio.
Vale la pena señalar que, si bien cnvrg.io presenta muchas herramientas gráficas para administrar flujos de ingestión de datos, modelos y clústeres, es en gran medida una plataforma que prioriza el código. Con eso, Ettun me dice que el usuario ideal es un científico de datos, un ingeniero de datos o un estudiante apasionado por el aprendizaje automático. “Como plataforma de código primero, los usuarios con experiencia y conocimientos en el campo de la ciencia de datos podrán aprovechar las características de cnvrg CORE para producir modelos de alto impacto”, dijo. “Como nuestro producto se basa en llevar más modelos a la producción, los usuarios que están implementando sus modelos en aplicaciones del mundo real verán el mayor valor”.
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