Civo, el proveedor de servicios nativos de la nube, ha anunciado su nuevo servicio de Machine Learning (ML) administrado, «Kubeflow as a Service», destinado a mejorar la experiencia del desarrollador y reducir los recursos y el tiempo necesarios para obtener información de los algoritmos de ML.
La infraestructura circundante necesaria para admitir el aprendizaje automático es amplia y compleja. Muchas organizaciones dedican la mayor parte del tiempo y los recursos de aprendizaje automático a configurar componentes de infraestructura, como herramientas de gestión de procesos, verificación de datos y gestión de recursos de máquinas. De hecho, la investigación de Gartner muestra que solo el 53 % de los proyectos de IA pasan del prototipo a la producción. Si bien la infraestructura sigue siendo un requisito, los desarrolladores preferirían tener fácil acceso a información valiosa procesable.
Civo tiene como objetivo contrarrestar esto mediante la ejecución de estos componentes como un servicio de ML administrado, compatible con las herramientas y los marcos más demandados por los desarrolladores de ML. Al manejar el trabajo pesado, Civo hará que el aprendizaje automático sea accesible para organizaciones de todos los tamaños. Muchas organizaciones más pequeñas están excluidas del aprendizaje automático debido a las economías de escala necesarias para construir las operaciones y la infraestructura circundantes.
“El espíritu de simplicidad de Civo a precios razonables representa una nueva frontera para el panorama del aprendizaje automático”, dijo Josh Mesout, director de innovación. “Muchos grandes jugadores de tecnología están enfocando sus esfuerzos en crear herramientas que creen que los desarrolladores quieren. En realidad, la mayoría de los desarrolladores ya tienen acceso a las herramientas, solo quieren que funcionen de manera más eficiente y no tengan que dedicar tanto tiempo a preparar la infraestructura y configurar las herramientas. La filosofía de código abierto de Civo nos permite concentrar nuestros esfuerzos donde más importa, brindando el soporte adecuado para las herramientas de ML más demandadas y brindando a los usuarios finales un mayor arsenal de herramientas a su disposición. Los paisajes tecnológicos, la nube o el aprendizaje automático, evolucionan en última instancia cuando se democratizan y son fácilmente accesibles para todos. Esperamos brindar a todos los desarrolladores que deseen utilizar el aprendizaje automático la plataforma que necesitan para capitalizar sus beneficios y, a su vez, hacer avanzar la tecnología».
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