Orchestration, planification et déploiement : Kubernetes, Slurm, Ray et les plateformes qui maintiennent la productivité des clusters GPU.
Une infrastructure GPU coûteuse ne vaut rien si elle reste inactive. Le MLOps—la pratique consistant à maintenir les systèmes d'IA fonctionnant efficacement—est devenu une discipline aussi importante que l'ingénierie ML elle-même.
Ce hub couvre le côté opérationnel de l'IA : de la planification des tâches d'entraînement distribué au service de modèles à grande échelle, et l'automatisation d'infrastructure qui le rend gérable.
L'écart entre « démo IA » et « IA en production » est comblé par les opérations. Notre couverture MLOps vous aide à construire les pratiques et plateformes qui transforment les investissements GPU en valeur commerciale.
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