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Organice las canalizaciones de datos y aprendizaje automático con flujos de trabajo

Python primero. En Kubernetes. Listo para producción.

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Dark blue gradient background with spotlight shining down from above on a white background softly faded.
Clusters table with GCP, Azure, AWS, and generic nodes displaying version and node counts.

DAG nativos de Python

  • Escribe cada tarea como una función de Python. Defina ramas, reintentos y dependencias condicionales con un código limpio y legible.
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Modular y reutilizable

  • Divida su proceso en pasos lógicos, como la preparación, la capacitación, la evaluación y la implementación de los datos. Reutilice los componentes en todos los proyectos.
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Autoscaling settings for deploying multiple pod instances with CPU utilization metrics and auto shutdown options.
Collaborators settings with roles and permissions for workspace admin, member, and viewer access levels listed.

Interfaz de usuario visual + CLI

  • Cree código o utilice la interfaz de usuario para configurar, implementar y visualizar su flujo de trabajo como un gráfico acíclico dirigido (DAG).
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Activadores y programación

  • Ejecute flujos de trabajo bajo demanda, según un cronograma (cron) o mediante Git/Webhooks. Ideal para automatizar el reentrenamiento, los trabajos por lotes y más.
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Job scheduling settings panel with trigger, manual, and weekly on Friday options displayed.
Inbuilt Model Registry listing XGBoost, SmollM, churn model, handwritten digits recognition, Llama models.

Monitorización en tiempo real

  • Realice un seguimiento del estado, los registros, el tiempo de ejecución y la versión de cada ejecución. Vuelva a ejecutar los pasos fallidos o active ejecuciones manuales con un solo clic.
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Integraciones sin fisuras

Funciona desde el primer momento con
  • S3, GCS, Azure Blob para datos, GitHub, GitLab para activadores de código fuente, modelos y puntos finales de Hugging Face, Docker y TFY
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CPU usage graph showing used, requested, and limits for banking agent fastapi over time.
Deploy manually service with Docker, model with LLMS or from catalogue with BERT, Lora models.

Integraciones de datos e infraestructuras

  • Traiga conjuntos de datos de S3, GCS, Azure Blob o Hugging Face.
  • Ejecute trabajos en nuestra infraestructura o en la suya, en la nube o in situ
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Preparado para la empresa

Sus datos y modelos se alojan de forma segura en su infraestructura local o en la nube.

  • Sistemas totalmente modulares

    Se integra con su pila existente y la complementa

  • Cumplimiento verdadero

    Estándares SOC 2, HIPAA y GDPR para garantizar una protección de datos sólida

  • Seguro por diseño

    Registros de auditoría y control de acceso flexibles basados en roles

  • Autenticación estándar del sector

    Integración de SSO mediante OIDC o SAML
Awards badges for Momentum Leader, Best Support, Best Est. ROI, Users Love Us, High Performer.
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GenAI infra: simple, más rápido y más barato

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Testimonios TrueFoundry hace que tu equipo de ML sea 10 veces más rápido

Smiling woman with long dark hair and bindi standing outdoors by a body of water.
Deepanshi S
Científico de datos principal
TrueFoundry simplifica la implementación de modelos de aprendizaje automático complejos con una interfaz de usuario fácil de usar, lo que libera a los científicos de datos de las preocupaciones relacionadas con la infraestructura. Mejora la eficiencia, optimiza los costos y resuelve sin esfuerzo los desafíos de DevOps, lo que nos ha demostrado ser inestimable.
Mathieu Perrinel
Director de ML
Los ahorros en costos de computación que logramos como resultado de la adopción de TrueFoundry fueron superiores al costo del servicio (y eso sin contar el tiempo y los dolores de cabeza que nos ahorra).
Soma Dhavala
Director de aprendizaje automático
TrueFoundry nos ayudó a ahorrar entre un 40 y un 50% de los costos de la nube. La mayoría de las empresas te dan una herramienta y te abandonan, pero TrueFoundry nos ha brindado un excelente soporte siempre que lo necesitábamos.
Rajesh Chagantí
CTO
Con la plataforma TrueFoundry, pudimos reducir nuestros costos en la nube de manera significativa. Pudimos pasar sin problemas de un sistema basado en AMI a una arquitectura basada en Docker-Kubernetes en unas pocas semanas.
Sumit Rao
Vicepresidente ejecutivo de ciencia de datos
TrueFoundry ha sido fundamental en nuestros casos de uso de aprendizaje automático. Han ayudado a nuestro equipo a obtener valor más rápido a partir del aprendizaje automático.
Vivek Suyambu
Ingeniero de software sénior
TrueFoundry facilita la implementación y el ajuste de LLM de código abierto. Su plataforma intuitiva, enriquecida con un panel repleto de funciones para la gestión de modelos, se complementa con un equipo de soporte que va más allá.
9,9
Calidad del soporte
G 2
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