Domino Data Lab : Plataforma MLOps para empresas
Domino Data Lab : en resumen
Domino Data Lab es una plataforma MLOps de nivel empresarial que permite gestionar todo el ciclo de vida de los modelos de machine learning. Está diseñada para equipos de ciencia de datos en sectores regulados como finanzas, salud y ciencias de la vida. Centraliza el desarrollo, despliegue, monitoreo y gobernanza de modelos, y ofrece soporte híbrido y multicloud para ejecutar cargas de trabajo de IA tanto en entornos locales como en la nube, garantizando cumplimiento, escalabilidad y eficiencia.
¿Cuáles son las funciones principales de Domino Data Lab?
Espacio de trabajo unificado para desarrollo colaborativo
Domino proporciona un entorno centralizado donde los científicos de datos pueden desarrollar y probar modelos con sus lenguajes y herramientas preferidos: Python, R, SAS, MATLAB, entre otros.
Integración de herramientas: compatible con frameworks y entornos comunes.
Control de versiones: seguimiento automático de código, datos y modelos.
Colaboración: notebooks y espacios de trabajo compartidos entre equipos.
Infraestructura escalable bajo demanda
Basado en Kubernetes, Domino permite acceder a recursos de cómputo elásticos que se ajustan a las necesidades del proyecto.
Provisionamiento self-service: entornos listos con un solo clic.
Cómputo distribuido: soporte para Spark, Ray, Dask, entre otros.
Acceso a GPU: uso de GPU NVIDIA para entrenamiento intensivo.
Despliegue y monitoreo automatizados de modelos
La plataforma simplifica el paso a producción de modelos y ofrece herramientas de monitoreo continuo.
Opciones de despliegue: modelos como APIs REST, tareas batch o apps interactivas.
Monitoreo en tiempo real: seguimiento de rendimiento y detección de deriva.
Retraining automatizado: flujos que reentrenan modelos cuando baja su precisión.
Gobernanza y cumplimiento normativo
Domino incorpora funciones robustas para cumplir con regulaciones y políticas internas.
Registros de auditoría: historial detallado de todas las acciones.
Gestión de accesos: permisos por roles para controlar el uso.
Certificaciones: cumplimiento con SOC2 Type 2, GDPR, HIPAA, ISO 27001.
Control de costos y eficiencia operativa
Domino ofrece herramientas para optimizar el uso de recursos y evitar gastos innecesarios.
Analítica de uso: visibilidad del consumo de cómputo y almacenamiento.
Límites presupuestarios: alertas y restricciones de gasto configurables.
Automatización de recursos: inicio y detención programada de entornos.
¿Por qué elegir Domino Data Lab?
MLOps de extremo a extremo: cubre todo el ciclo ML en una única plataforma.
Flexible y compatible: funciona en local, en la nube o en múltiples nubes.
Seguridad empresarial: diseñada para entornos sensibles y regulados.
Colaborativa: permite el trabajo conjunto entre equipos de datos.
Alta escalabilidad: apta para proyectos pequeños o despliegues a gran escala.
Domino Data Lab : Sus precios
Standard
Precios
Bajo solicitud
Alternativas de los cliente a Domino Data Lab
Plataforma para desarrollar, entrenar e implementar modelos de machine learning a escala. Ofrece integración con otros servicios y herramientas de IA.
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AWS Sagemaker es una plataforma completa para el ciclo de vida del machine learning, que permite desde la preparación de datos hasta la implementación de modelos. Facilita la creación y entrenamiento de algoritmos a gran escala, con acceso a instancias optimizadas para ML. Además, ofrece herramientas para la supervisión y ajuste automático de modelos, así como integración fluida con otros servicios de AWS, haciendo más eficiente todo el proceso de desarrollo y operación en MLOps.
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Plataforma integral para el ciclo de vida de aprendizaje automático, con herramientas para la creación, implementación y gestión de modelos de IA.
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Google Cloud Vertex AI ofrece una plataforma robusta para la gestión del ciclo completo de aprendizaje automático. Permite a los usuarios desarrollar y depurar modelos, integrando herramientas avanzadas para la implementación y escalado de soluciones de inteligencia artificial. Con su enfoque en la colaboración, facilita el uso compartido de modelos y datos entre equipos, optimizando así la eficiencia en proyectos complejos de MLOps.
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Plataforma integral para el procesamiento de datos, ML y análisis colaborativo. Ofrece herramientas para el desarrollo, implementación y escalado de modelos de ML.
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Databricks es una solución completa que permite a los equipos de datos y científicos de datos trabajar juntos en tiempo real. Facilita el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el desarrollo ágil de modelos de machine learning, y la implementación eficiente en producción. Sus características incluyen notebooks interactivas, integración con múltiples fuentes de datos y capacidades avanzadas de análisis. Con esta herramienta, se consigue un flujo trabajo optimizado desde la ingestión de datos hasta su despliegue final.
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