Perpetual ML

Perpetual ML：大规模机器学习的一体化工作室

什么是 Perpetual ML？Perpetual ML 是一款综合性的、开箱即用的工作室，专为大规模机器学习而设计，旨在以最短的时间提供最佳的预测能力。它提供了一个单一、直观的 Web 界面，可直接与您现有的数据仓库（尤其是 Snowflake）集成。

Perpetual ML 如何工作？Perpetual ML 通过直接集成到您的数据云中，充分利用了您数据云的集中价值。由于 Perpetual ML 原生集成到 Snowflake 中，您的数据永远不会离开您的数据仓库，从而确保维护安全性和治理策略。它提供了一套强大的工具，用于构建、部署和管理您的 ML 模型。

Perpetual ML 的主要特性

• Auto Train： 使用 PerpetualBooster 自动训练模型，PerpetualBooster 是 AutoML 基准测试中性能最佳的算法。
• Continual Learning： 显著减少总训练时间，从 O(n^2) 降至 O(n)，其中 n 是批次的数量。
• Experiment Tracking： 在一个有组织的地点轻松跟踪、比较和重现所有 Auto Train 实验。
• Model Registry： 一个安全、版本控制的存储库，用于存储、管理和共享生产就绪模型，促进整个组织的无缝协作。
• Monitoring： 无需重新训练或真实数据即可轻松监控指标、数据漂移和模型漂移，从而可以主动检测和响应数据环境中的变化。
• Deployment： 从统一平台无缝部署经过训练的模型，以进行批量和实时推理，从而简化了从开发到生产的过渡。
• Marimo Notebooks： 使用反应式和协作式笔记本环境，简化数据探索和模型开发工作流程。
• Compute： 通过直接控制计算池和仓库，并根据特定工作负载需求进行向上或向下扩展，从而有效地管理计算资源。
• Data Platform Native： 通过与 Snowflake 的原生集成（以及即将推出的对 Databricks 的支持），无缝连接到现有数据基础设施，从而可以直接处理数据，而无需复杂的设置。

为什么 Perpetual ML 很重要？

Perpetual ML 很重要，因为它解决了大规模构建、部署和管理机器学习模型的挑战。它提供了一个统一的平台，可以简化这些流程、提高效率并确保数据安全和治理。

如何使用 Perpetual ML？

1. 连接到您的数据仓库： 将 Perpetual ML 与您的 Snowflake 数据仓库集成。
2. Auto Train Models： 使用 PerpetualBooster 进行自动化模型训练。
3. Track Experiments： 在有组织的实验跟踪界面中监控和比较实验。
4. Deploy Models： 无缝部署经过训练的模型，以进行实时或批量推理。
5. Monitor Performance： 跟踪指标、数据漂移和模型漂移，以确保持续的模型准确性。

Perpetual ML 适合哪些人？

Perpetual ML 非常适合需要大规模构建、部署和管理机器学习模型的数据科学家、机器学习工程师和组织。它对于那些已经使用 Snowflake 或正在考虑数据云解决方案的人特别有用。Perpetual ML 使技术和非技术用户都能利用其现有数据基础设施中的机器学习的力量。

使用 Perpetual ML 的好处

• Improved Predictive Power： 使用 PerpetualBooster 实现最佳的预测能力。
• Reduced Training Time： 通过持续学习来缩短总训练时间。
• Simplified Model Management： 轻松跟踪、比较和部署模型。
• Enhanced Collaboration： 安全地共享和管理生产就绪模型。
• Proactive Monitoring： 在无需重新训练的情况下检测和响应数据变化。
• Seamless Integration： 原生集成到 Snowflake 中，确保数据安全和治理。

Perpetual ML 定价

[Please refer to Perpetual ML website for detailed pricing information]

数据安全和治理

由于 Perpetual ML 原生集成到 Snowflake 中，您的数据永远不会离开您的数据仓库。您将获得相同的安全性和治理策略，但拥有一套新的强大工具，用于构建、部署和管理您的 ML 模型。

结论

Perpetual ML 是一种强大而全面的大规模机器学习解决方案。其一体化工作室方法，结合原生 Snowflake 集成，使其成为希望简化和优化其机器学习工作流程的组织的绝佳选择。通过提供 AutoML、持续学习和无缝模型部署等功能，Perpetual ML 帮助用户在更短的时间内实现更好的预测能力，使他们能够释放其数据的全部潜力。