Polyaxon es una plataforma diseñada para gestionar el ciclo de vida completo de experimentos de inteligencia artificial y machine learning. Ofrece funcionalidades para el seguimiento de experimentos, orquestación de flujos de trabajo, gestión de modelos y automatización de infraestructura, orientadas a equipos de ciencia de datos e ingeniería de ML, tanto en contextos empresariales como de investigación.

Pensada para entornos con alta carga experimental, Polyaxon se adapta a infraestructuras en la nube, locales o híbridas, con un fuerte enfoque en reproducibilidad, escalabilidad y control operacional.

Beneficios clave:

• Plataforma unificada para seguimiento, ejecución y despliegue de modelos ML

• Compatible con múltiples entornos y arquitecturas

• Flexible, modular y agnóstica al framework utilizado

¿Cuáles son las funciones principales de Polyaxon?

Seguimiento de experimentos y gestión de metadatos

• Registra hiperparámetros, métricas, artefactos, logs y detalles del entorno

• Compara ejecuciones entre proyectos o usuarios

• Admite tags, metadatos personalizados y trazabilidad del flujo experimental

• Dashboard visual para análisis y búsqueda de resultados

Orquestación de workflows ML

• Define flujos mediante YAML (Polyaxonfiles) o API Python

• Automatiza programación, dependencias y ejecución paralela

• Integración con Kubernetes para escalado de recursos y distribución de tareas

• Permite ejecución reproducible con workflows versionados

Registro y gestión del ciclo de vida de modelos

• Almacena, versiona y documenta modelos entrenados y artefactos asociados

• Relaciona cada modelo con su experimento, código y conjunto de datos

• Soporta etapas de validación, promoción y despliegue controlado

• Facilita procesos de auditoría y revisión técnica

Soporte para entornos híbridos y multiusuario

• Funciona en cloud, local o infraestructuras mixtas

• Configuración flexible por entorno, colas o requerimientos computacionales

• Gestión de entornos aislados o compartidos según el equipo

• Escalable según necesidades de la organización

Monitoreo y seguimiento de recursos

• Monitoriza en tiempo real CPU, GPU, memoria y estado de tareas

• Acceso a logs, salidas y artefactos desde cualquier etapa

• Vista histórica de ejecuciones para análisis comparativo

• Posibilidad de generar informes exportables y paneles de control

¿Por qué elegir Polyaxon?

• Cobertura completa del ciclo experimental en ML

• Facilita la reproducibilidad y la gobernanza de modelos

• Escalable y adaptable a cualquier tipo de infraestructura

• Automatiza procesos repetitivos y estandariza workflows

• Ideal para equipos colaborativos en entornos exigentes