Omnisky-Brain MLOps

面向MLOps的Omnisky-Brain人工智能研发运营一体化生产力平台

Omnisky-Brain——加速AI和机器学习的效率

越来越多的应用开始基于人工智能（AI）技术开展生产经营活动。因此，对面向AI工作的持续交付和自动化部署等需求显而易见。面向MLOps和软件产品与云服务借助Omnisky-Brain加速计算的解决方案，简化AI模型在生产中的部署，提高运行效率。此外，容天MLOps解决方案涵盖整个MLOps生命周期工具实力以及最佳实践。

一、Omnisky-Brain集群管理平台——高性能计算时代的集群管理

Omnisky-Brain集群管理能够为边缘、数据中心和多云/混合云环境中的异构AI服务器集群提供快速部署和端到端管理功能。它能够自动配置和管理各种规模（从几个节点到数十万个节点不等）的集群，支持基于CPU、GPU加速的系统，并对资源进行调度。

二、Omnisky-Brain数据中心平台——构建高性能行业生态系统

Omnisky-Brain数据中心利用GPU的强大功能轻松加速数据科学、机器学习和AI工作流程。基于高速GPU计算运行整个数据科学的工作流程，并行开展数据加载、数据处理并支撑机器学习，将端到端数据处理流程的速度提高50倍。使用Omnisky-Brain数据中心平台，原本需要花费几天的流程现在只需几分钟即可完成，用户可以更加轻松得完成数据中心的搭建。

三、Omnisky-Brain TAO（Train,Adapt,andOptimize）——AI训练、适配、优化平台

目前，从零开始创建AI/机器学习模型需要海量的数据和一大批数据科学家。现在，可以通过迁移学习加快模型开发过程，将现有神经网络模型中已经学到的特征提取到新的自定义模型中。基于TensorFlow和PyTorch，Omnisky-Brain TAO通过抽象出AI/深度学习框架的复杂性来加速模型训练过程。基于迁移学习的强大功能和自己的数据对预训练模型进行微调，并针对推理进行优化，无需具备AI专业知识或大型训练数据集。

与从零开始训练相比，针对预训练的AI/深度学习模型进行迁移训练，并根据权重和偏差进行了调优，只需使用一小部分实际数据或合成数据，即可轻松快速地自定义这些模型。

四、Omnisky-Brain Triton推理服务平台

在任何平台上的任何应用部署和运行AI，并实现规模化。