La necessità di strumenti che semplifichino e ottimizzino il ciclo di vita dei modelli di machine learning è diventata sempre più pressante. Hystax ha risposto a questa esigenza con il lancio di Kiroframe, una piattaforma MLOps dedicata progettata per automatizzare, monitorare e scalare lo sviluppo dell’AI.
Kiroframe si distingue per la sua capacità di gestire l’intero ciclo di vita dell’AI, dalla gestione dei dati alla profilazione dei modelli, fino all’automazione dei flussi di lavoro del team. La piattaforma offre funzionalità avanzate come il tracciamento e la gestione dei dataset, la profilazione dei modelli di machine learning, la gestione degli artefatti ML/AI e la governance condivisa degli ambienti. Queste caratteristiche permettono alle squadre di data science e ingegneria di collaborare in modo più efficace e di scalare le sperimentazioni con maggiore sicurezza.
Kiroframe è progettato per integrarsi senza soluzione di continuità con gli strumenti di machine learning più diffusi, come GitHub, Slack, Databricks, Kubeflow, TensorFlow, PyTorch, Jenkins e AWS. Questa compatibilità consente alle organizzazioni di adottare rapidamente la piattaforma senza dover riprogettare i loro flussi di lavoro esistenti.
La piattaforma Kiroframe è ora disponibile come soluzione SaaS, con una prova gratuita di 14 giorni per i nuovi utenti. Questa offerta consente alle aziende di testare le funzionalità della piattaforma e valutare come possa supportare le loro esigenze di sviluppo AI.
Con il lancio di Kiroframe, Hystax ha introdotto una soluzione MLOps completa che affronta le sfide associate allo sviluppo e alla gestione dei modelli di machine learning. La piattaforma offre strumenti avanzati per la gestione dei dati, la profilazione dei modelli e l’automazione dei flussi di lavoro, permettendo alle organizzazioni di accelerare l’innovazione e migliorare l’efficienza operativa. In un’epoca in cui l’AI sta diventando sempre più centrale per il successo aziendale, strumenti come Kiroframe rappresentano un passo fondamentale verso la realizzazione di un’intelligenza artificiale scalabile e sostenibile.