UbiOps

UbiOps是一個AI基礎設施平台，幫助團隊快速運行他們的AI和機器學習工作負載作為可靠和安全的微服務，而無需改變現有的工作流程。它提供了零DevOps的超快速管道、最佳化的運算資源、支援LLMs和CV模型等功能。 UbiOps支援混合和多雲工作負載編排，允許在私有或公有雲環境中部署模型，確保資料和模型始終留在使用者的環境中。此外， UbiOps還提供了內建的安全特性，如端對端加密、安全資料儲存和存取控制，可協助企業符合相關法規。

需求人群：

" UbiOps適合需要快速、可靠且安全地運行AI和機器學習工作負載的團隊。無論是新創公司還是大型組織的資料科學團隊， UbiOps都能提供強大的支援。它特別適用於需要在私有環境中部署AI模型、需要動態擴展運算資源以及需要符合特定法規的企業。

使用場景範例：

Reef Support使用UbiOps訓練AI模型，進行珊瑚礁保護。

數位農業中即時工作負載的按需電腦視覺模型推理。

國家網路安全中心與UbiOps合作，創新數位安全的荷蘭。

產品特色：

快速部署AI模型：在15分鐘內部署模型和功能，從微調的LLMs到電腦視覺模型。

私有環境部署：在UbiOps專案中部署現成模型，並在私有基礎架構上運作。

開箱即用的AI基礎設施：無需DevOps經驗即可在幾分鐘內運行第一個作業，管理多個AI工作負載。

安全性和合規性設計：提供端對端加密、安全資料儲存和存取控制，確保業務合規。

NVIDIA AI企業合作夥伴：提供最佳的基礎設施和能力，幫助資料科學和AI團隊運作和管理他們的AI工作負載。

動態擴展運算資源：根據使用情況動態擴展AI工作負載，加速模型訓練和推理。

支援混合和多雲環境：在私有或公有雲環境中部署模型，最佳化成本、合規性和運算資源。

使用教學：

1. 造訪UbiOps網站並註冊帳戶。

2. 整合UbiOps到資料科學工作台，開始使用。

3. 選擇要部署的AI模型或機器學習模型。

4. 配置模型的部署環境，包括運算資源和安全性設定。

5. 部署模型並測試其功能。

6. 監控模型的效能和使用情況，並根據需要進行調整。

7. 利用UbiOps的自動化擴充功能，應對工作負載的高峰。