企業のための MLOPs ソリューション

Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) は機械学習の専門家のための開発者スタックです。相互運用可能な軽量ツールを利用し、機械学習プロジェクトのライフサイクル全体をデバッグし、再現します。W&B は、より良い医療、より安全な自動運転車、より持続可能性な農業、そして最先端の研究を開発している、150,000 人を超える機械学習の専門家から信頼されています。

Weight & Biases MLOps ソフトウェアは NVIDIA DGX システムとの連動が認証されており、NVIDIA Base Command でも利用できます。

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www.wandb.ai

ClearML

ClearML は、DGX システムを基盤に、管理とオーケストレーションのスタックを提供します。ClearML を利用すると、チームにとってワークロードの管理が簡単になり、データやモデルの可視性が上がり、操作しやすくなり、共同作業が効果的になります。

ClearML Orchestrate を利用すると、チームは 1 つまたは複数の NVIDIA DGX A100 システムを活用しで両方のリモート仮想開発環境の仮想クラスターを作成し、拡張性に優れたトレーニングワークロードをサポートできます。

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www.clear.ml (Allegro AI)

Shakudo

Shakudo の Hyperplane プラットフォームは機械学習チームのためのエンドツーエンド環境です。Hyperplane は最高のオープンソースツールとフレームワークを組み合わせ、事前設定と調整を済ませたプラットフォームであり、これ 1 つで最高の開発環境が与えられます。Shakudo の手法は、単一の UI と、業界で普及している機械学習スタックに足並みを揃えて継続的に進化するマルチフレームワーク/マルチインフラストラクチャバックエンドを提供するというものです。Hyperplane は NVIDIA DGX システムで簡単に起動し、実行できて、RAPIDS™、NVIDIA Triton™ Inference Server、NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG)、その他のパワフルな NVIDIA テクノロジが完全にサポートされています。Hyperplane は、開発と実験から、モデルと ETL (抽出、変換、読み込み) ジョブの拡大と展開を経て、運用環境ワークロードの実験追跡、監視、リアルタイムトラブルシューティングに至る機械学習のライフサイクル全体をカバーするものです。

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https://shakudo.io/dgx

Domino Data Lab

Domino Data Science Platform はデータサイエンスの作業とインフラストラクチャを企業全体で一元化するものであり、短時間かつ効率的な方法で、モデルを共同で構築、トレーニング、展開、管理できます。Domino を利用すると、データサイエンティストはイノベーションを加速し、チームは作業を再利用し、コラボレーションを増やすことができます。また、IT チームはインフラストラクチャを管理できます。

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www.dominodatalab.com

Determined AI

Determined はオープンソースのディープラーニングトレーニングプラットフォームであり、モデルを短時間かつ簡単に構築できます。Determined でできること:

最新技術の分散トレーニングを利用し、モデルを短時間でトレーニングします。モデルのコードを変更する必要はありません。
Hyperband のクリエイターによる高度なハイパーパラメーターチューニングで高品質モデルを自動的に検出します。
リソース先取り可能なインスタンスをシームレスに利用し、スマートスケーリングで GPU を最大限に活用し、クラウド GPU のコストを削減します。
面倒な設定なしですぐ使える実験トラッキングで作業を追跡し、再現します。コードバージョン、メトリクス、チェックポイント、ハイパーパラメーターが追跡記録されます。

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www.determined.ai

Paperspace

Paperspace Gradient は、運用環境対応の機械学習とディープラーニングモデルの開発と展開を加速し、拡張します。このプラットフォームは業界初の包括的 CI/CD (継続的統合/継続的展開) エンジンで実行され、ディープラーニングモデルを構築、トレーニング、展開できます。Paperspace のこのクラスで最高の機械学習ツール/手法は、現代的な企業のためにマルチクラウド、オンプレミス、ハイブリッドの環境をサポートします。NVIDIA NGC とも連動し、NVIDIA DGX システム向けに最適化されています。

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www.paperspace.com

Red Hat OpenShift

Red Hat OpenShift はパワフルであり、可能性が開かれたハイブリッドクラウドプラットフォームです。どこでも機能するシステムを何でも自由に構築できます。

DGX-Ready Software プログラムに含まれる OpenShift なら、テストされ、実用性が証明され、OpenShift で認定されたエンタープライズグレードのソフトウェアソリューションを NVIDIA DGX システムのクラスター上で利用できます。AI インフラストラクチャの展開、管理、拡張が簡単になり、かつ、エコシステムパートナーは OpenShift を活用し、拡張性優れ、繰り返しできる方法でソリューションを開発し、顧客に提供できます。

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www.openshift.com

Pachyderm

Pachyderm は、機械学習 (ML) チームが機械学習のライフサイクルを生産および拡張できるようにするデータ層を提供します。Pachyderm の業界をリードするデータバージョニングは NVIDIA DGX™ システムでの使用が認定されており、パイプラインおよび系列のチームにデータ駆動型のオートメーション、ペタバイトの拡張性、エンドツーエンドの再現性がもたらされます。チームは Pachyderm を使用することで、ML プロジェクトを迅速に市場投入し、データ処理とストレージのコストを削減し、規制に対するコンプライアンス要件への準拠もさらに簡単にできるようになります。

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https://www.pachyderm.com

D2iQ

D2iQ Kaptain は、Kubeflow を搭載したエンタープライズ対応のエンドツーエンドの機械学習 (ML) プラットフォームで、ML プロトタイプと本番稼働の間の障壁を打ち破ることで、市場投入までの時間を短縮し、ROI をプラスにすることができます。D2iQ Kaptain により、組織はハイブリッド環境とクラウド環境で ML ワークロードを大規模に開発、展開できます。

D2iQ Konvoy は、企業が Kubernetes を簡単かつすぐに利用でき、エンタープライズ品質の体験を企業にもたらすことができる、包括的な Kubernetes ディストリビューションです。Konvoy は純粋なアップストリームオープンソースソフトウェア上に構築されており、本番稼働 2 日目で必要なアドオンが選択、統合、大規模なテストが済んでいるため、ハイブリッド環境にもクラウド環境にも利用できます。

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https://d2iq.com/partners/nvidia

Run:AI

Run:AI は、AI をオーケストレーションし、加速するためのコンピューティング管理プラットフォームを世界で初めて開発しました。GPU コンピューティングリソースを一元化し、仮想化することで、Run:AI は、リソースの優先度と割り当てを表示し、制御し、かつ、データサイエンティストのワークフローを簡単にし、インフラストラクチャの面倒な設定をなくします。AI プロジェクトが企業目標に関連付けられ、データサイエンスチームの生産性を大幅に上げます。リソースが制限されることなく、同時実行モデルを構築し、トレーニングできます。

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www.run.ai

Shakudo

Shakudo の Hyperplane プラットフォームは機械学習チームのためのエンドツーエンド環境です。Hyperplane は最高のオープンソースツールとフレームワークを組み合わせ、事前設定と調整を済ませたプラットフォームであり、これ 1 つで最高の開発環境が与えられます。Shakudo の手法は、単一の UI と、業界で普及している機械学習スタックに足並みを揃えて継続的に進化するマルチフレームワーク/マルチインフラストラクチャバックエンドを提供するというものです。Hyperplane は NVIDIA DGX システムで簡単に起動し、実行できて、RAPIDS™、NVIDIA Triton™ Inference Server、NVIDIA Multi-Instance GPU (MIG)、その他のパワフルな NVIDIA テクノロジが完全にサポートされています。Hyperplane は、開発と実験から、モデルと ETL (抽出、変換、読み込み) ジョブの拡大と展開を経て、運用環境ワークロードの実験追跡、監視、リアルタイムトラブルシューティングに至る機械学習のライフサイクル全体をカバーするものです。

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https://shakudo.io

Canonical Ubuntu

Canonical の Ubuntu は、NVIDIA DGX、NVIDIA EGX™、NVIDIA NGC™ コンテナーなどに合わせて最適化されたプラットフォームであり、データサイエンティストやエンジニアのイノベーションの生産性を上げます。Canonical Kubernetes は最適化された Ubuntu イメージをベースに開発されており、あらゆるコンピューティング環境に比類のない統合機能と操作性を提供します。

さらに、AI ソリューションを構築し、プロジェクトを拡張するために、エンドツーエンドの MLOps プラットフォームである Canonical Kubeflow をスタックに追加し、NVIDIA DGX システム上で実行することができます。

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https://ubuntu.com/nvidia#get-in-touch

IBM Spectrum LSF

IBM Spectrum^® LSF^® Suites ポートフォリオは、要求の高い分散型コンピューティング環境のための完全なワークロード管理ソリューションであり、ユーザーの生産性とハードウェアの利用率を上げ、管理費用を減らします。LSF Suites では、従来の HPC (ハイパフォーマンスコンピューティング)、ビッグデータ、GPU、機械学習 (ML) と AI、オンプレミスとクラウドのコンテナー化されたワークロードがサポートされます。動的なハイブリッドのクラウドバースティングとインテリジェントなデータステージングは組織のコスト管理に役立ち、使用した分だけ支払うことができます。

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https://www.ibm.com/products/hpc-workload-management

SchedMD

SchedMD は Slurm のコアデベロッパー/サービスプロバイダーであり、クラウドおよびオンプレミスクラスターにサポート、コンサルティング、構成、開発、トレーニングサービスを提供しています。

Slurm は、最も複雑で要求の厳しい HPC、高スループットコンピューティング (HTC)、AI システム向けに設計された、市場をリードするオープンソースワークロードマネージャーです。Slurm はワークロードのスループットと信頼性を最大化すると同時に、クラウドおよびオンプレミスクラスター全体で消費を最適化し、ワークロードを管理します。

Slurm は NVIDIA GPU の主要なスケジューリングを提供します。

Manages GPUs similar to CPUs with flexible control for requesting GPUs and binding tasks to the GPU (GPU=ファーストクラスのリソース)
NVIDIA マルチインスタンス GPU (MIG) をサポート
GPU リソースを自動検出
割り当てられた特定の GPU にのみワークロードを与え、要求された以上の使用をプロセスに禁止する
割り当てられた GPU がジョブで認識されるよう、CUDA_VISIBLE_DEVICES 環境変数を設定

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www.schedmd.com/

SUSE

データセンターからクラウド、エッジに至るまで、SUSE の Rancher Kubernetes 管理ソリューションは、複数のコンテナークラスターを管理する際の運用とセキュリティの課題を軽減する完全なスタックを提供します。 Rancher を使用すれば、最高の NVIDIA ソフトウェアとインフラストラクチャを Kubernetes 環境に迅速に統合して活用できるため、開発者は AI タスクに集中できます。

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SUSE に問い合わせる

Altair

Altair の旗艦ワークロード管理/ジョブスケジューリングソリューションである Altair® PBS Professional® は、NVIDIA DGX システムなど、GPU 環境でのパフォーマンスに合わせて最適化されています。PBS Professional では、マルチノード DGX クラスターの AI と HPC (ハイパフォーマンスコンピューティング) の大規模なワークロードや、MIG (マルチインスタンス GPU) を活用する個々の GPU ワークロードがサポートされます。

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www.altair.com/pbs-professional/

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