Innovación Open Source
Eva5 Open Platform es la plataforma independiente open source que permite a nuestros clientes la utilización de datos críticos para la generación, producción y gobierno de casos de uso en on-premise, híbrido o cloud para machine learning, IA o IA generativa. Sin pago por uso, ni subscripciones, ni licencias.
Características EVA5 Open Plataform
Coste fijo vs costes variables.
Tener asegurado un coste fijo de la inversión en la implantación de casos de uso permite a clientes como la administración pública con presupuestos fijos anuales, adentrarse en el desarrollo y ofrecer servicios a los ciudadanos.
Datos críticos el aprendizaje de IAg
Crear modelos de inteligencia artificial con datos críticos para el entrenamiento o producción, hace en ocasiones inviable realizarlo sobre clouds de terceros. Con Eva5 Open Platform, tus datos estarán seguros dentro de tu CPD y aislados a terceros.
Independencia proveedor tecnológico.
La creación de un caso de uso en una plataforma comercial no permitirá un cambio a otra plataforma por la utilización de servicios propios. Eva5 Open Platform permite la independencia absoluta de proveedores comerciales, el cliente es el dueño de la plataforma Eva5 Open Platform.
Funcionalidades Open Plataform
Plataforma Híbrida MLOps / LLMOps
Permite a equipos de Data Science, IT y Aplicaciones trabajar sobre una plataforma común.
Desarrollo de Modelos
Realizar experimentos de Data Science en JupyterLab con acceso a frameworks y librerías AI/ML incluyendo TensorFlow o PyTorch usando imagenes preconfiguradas de Notebooks.c
Publicación y Monitorización de Modelos
Permite realizar la publicación de modelos productivos tanto en entornos on-prem como en cloud. Monitorización centralizada de modelos para medir su rendimiento y su precisión.
Distribución de cargas
Distribución de automatizada de workflows y cargas de trabajo para realizar de forma eficiente el procesamiento de datos, tuning o entrenamiento de modelos.
Pipeline de Datos y de Modelos
Editor visual para crear y automatizar pipelines de Data Science
Personalización tecnologías
Todos los clientes no tienen las mismas necesidades por su ecosistema tecnológico y de desarrollo. Adaptar su entorno de machine learning o IA a su ecosistema es fundamental para una producción más efectiva y un menor tiempo de adopción.
Personalización de Notebooks, pipelines y Dashboard para la utilización de los framework de desarrollo corporativos como la adaptación de las metodologías MLOps y LLMOps a las características operativas de cada cliente.
Implantación personalizada
OpenIA ofrece la implantación total o parcial de los módulos del ciclo de vida de un proyecto ML o IAg, entrenamiento, producción y gobierno según necesidades.
De igual manera, cada módulos podrá ser ejecutado en diferente sites (on-premise, cloud o híbrido) estando administrado desde un único punto para una gestión global.
Cada cliente tiene necesidades diferentes por la tipología de datos, infraestructura interna o necesidades de producción y gobierno de los servicios. Por elloEva5 Open Platform permite la implementación modular de los diferentes de las fases del ciclo de vida de un proyecto de machine learning o IA generativa.
ML & IA & IA generativa
Beneficios de LLMOps
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Mayor eficiencia en el desarrollo de LLM: LLMOps proporciona las herramientas y la infraestructura necesarias para optimizar el desarrollo, la implementación y el mantenimiento de LLM.
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Reducción de costos: LLMOps proporciona técnicas para reducir la potencia informática y el almacenamiento necesarios para los LLM sin comprometer su rendimiento.
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Mejor calidad de los datos: LLMops proporciona técnicas para mejorar la calidad, diversidad y relevancia de los datos utilizados para entrenar y operar LLM.
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Mayor equidad y responsabilidad: LLMops ayuda a garantizar que los LLM se desarrollen y utilicen de manera ética, equitativa y responsable.
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Escalabilidad: LLMops permite a las empresas escalar fácilmente sus LLM a medida que crecen sus necesidades.
Beneficios de la adaptación de MLOps y LLMOps al ecosistema tecnológico de una empresa:
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Integración con sistemas existentes: Adaptar MLOps y LLMops al ecosistema tecnológico de una empresa permite integrarlos con sistemas existentes, como herramientas de CI/CD, plataformas de datos y sistemas de monitoreo.
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Gestión segura y confiable de modelos: Las empresas pueden implementar controles de seguridad y gobernanza específicos para sus modelos de ML y LLM adaptados a sus necesidades.
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Optimización del rendimiento: La adaptación de MLOps y LLMops al ecosistema tecnológico de una empresa puede ayudar a optimizar el rendimiento de los modelos para el hardware y la infraestructura específicos de la empresa.
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Adopción más rápida: Adaptar MLOps y LLMops a las necesidades y flujos de trabajo de una empresa puede facilitar su adopción por parte de los equipos existentes.
En general, la implementación adaptada de MLOps y LLMops puede ayudar a las empresas a aprovechar al máximo los modelos de ML y LLM para impulsar la innovación, mejorar la eficiencia y obtener una ventaja competitiva.
