Características generales
Pipeline AI Catalyst utiliza hardware actualizado con GPUs NVIDIA Ampere y Volta, las cuales permiten una mayor velocidad y rendimiento en la inferencia de los modelos de ML.
La plataforma se encarga de la infraestructura de la nube, lo que significa que los usuarios pueden escalar sus aplicaciones sin preocuparse por la gestión de la infraestructura.
La biblioteca de código abierto de Pipeline AI Catalyst admite una amplia gama de frameworks de ML, incluyendo ONNX, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, XGBoost, SKLearn y Spacy.
Diferentes modelos
Así, los usuarios pueden implementar sus propios modelos de ML y personalizarlos según sus necesidades.
Pipeline AI Catalyst ofrece una lista de modelos preentrenados de vanguardia que se pueden acceder mediante una sola llamada de API.
Estos modelos preentrenados pueden ser útiles para tareas comunes de ML, como la clasificación de imágenes o el análisis de sentimientos.
Pueden también ser utilizados directamente por los usuarios sin la necesidad de entrenar sus propios modelos.
Conclusión
Pipeline AI Catalyst es una plataforma versátil y potente para la implementación de modelos de ML, tanto personalizados como preentrenados.
