产品概览
什么是Determined AI？
Determined AI是一个全面的平台，旨在简化并加速大规模深度学习模型训练。它支持TensorFlow和PyTorch等流行框架，使团队能够在不修改模型代码的情况下运行分布式训练。该平台自动化资源调度、容错机制、实验追踪和超参数优化，让用户专注于模型开发而非基础设施管理。Determined AI可部署在本地或云端，与Kubernetes集成，并提供Web界面用于监控和协作。
主要功能
分布式训练
支持跨多个GPU和节点的同步数据并行训练，无需代码更改即可加速模型开发。
自动超参数调优
使用先进的搜索算法高效优化模型参数，缩短获得高质量模型的时间。
智能GPU调度
通过动态作业调度和对抢占式实例的支持，最大化GPU利用率，降低云计算成本。
实验追踪与可复现性
自动记录代码版本、指标、检查点和超参数，实现无缝协作和可复现性。
容错和检查点机制
通过自动保存和恢复检查点，确保训练作业能从硬件或系统故障中恢复。
灵活部署
支持通过Docker容器或Kubernetes上的Helm图表部署，适用于本地或云环境。
使用场景
- 加速模型训练 : 深度学习工程师可以使用分布式计算加速训练周期，无需重写模型代码。
- 超参数优化 : 数据科学家可以自动化调优过程，更快地找到最佳模型配置。
- 资源管理 : 基础设施团队可以高效分配项目间的GPU资源，降低云计算开支。
- 协作实验 : 团队可以通过集成的追踪和可视化工具轻松跟踪、共享和复现实验。
- 稳健的生产就绪性 : 组织可以自信地部署模型，得益于容错机制和与服务系统的无缝集成。
常见问题
Determined AI的替代方案
Wasmer
一种快速、安全和通用的 WebAssembly 运行时，通过轻量级容器使应用程序能够在任何地方运行——本地、云端或边缘。
Massed Compute
灵活按需的GPU与CPU云计算服务商，提供企业级NVIDIA GPU，价格透明，支持专家服务。
Anyscale
一体化全托管计算平台，基于 Ray 构建，高效支持 AI 及 Python 应用的开发、扩展与部署。
ClearML
开源、统一的AI平台，覆盖从数据管理到模型部署与编排的全流程机器学习管理。
Beam Cloud
云平台，实现快速部署和扩展无服务器工作负载和容器，提供无缝的开发者体验。
Plural.sh
一个可扩展的 Kubernetes 管理平台，提供舰队级 GitOps 自动化、基础设施即代码和自助服务配置。
Qovery
DevOps 自动化平台，通过 Kubernetes 抽象简化云基础设施配置与应用部署。
Devtron
一个全面的Kubernetes应用管理平台，简化了跨多个集群的部署、监控和生命周期管理。