Note de tarification

Profil de prix de Red Hat

Red Hat est une plateforme flexible et évolutive d'IA et de ML qui permet aux entreprises de créer et de fournir des applications basées sur l'IA à grande échelle dans des environnements de cloud hybride.

Emplacement du siège

Raleigh, Caroline du Nord, États-Unis

Catégorie :

Principaux enseignements

Environnement collaboratif

OpenShift Data Science fournit un environnement collaboratif où les scientifiques des données, les développeurs et les équipes d'exploitation informatique peuvent travailler ensemble sur des modèles ML, expérimenter et itérer.

Préparation des données

OpenShift Data Science vous permet de gérer et de prétraiter de grands ensembles de données à l'aide d'outils de traitement distribués comme Apache Spark et Dask.

Déploiement du modèle

Déployez en toute transparence des modèles en production à l'aide de Kubeflow, Seldon Core ou d'autres outils basés sur des conteneurs, avec une mise à l'échelle et un équilibrage de la charge automatisés.

Aperçu du produit

Red Hat OpenShift Data Science est une plateforme cloud-native de niveau entreprise pour la construction, l'entraînement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique à l'échelle. Elle fait partie de la suite Red Hat OpenShift de solutions basées sur Kubernetes, conçue pour fournir un environnement unifié aux data scientists, aux développeurs et aux équipes d'exploitation informatique pour collaborer sur les flux de travail d'IA et d'apprentissage automatique (ML).

OpenShift Data Science s'appuie sur Kubernetes pour l'orchestration des conteneurs et fournit des outils intégrés pour gérer le cycle de vie complet des modèles d'apprentissage automatique, de la préparation des données et de l'entraînement des modèles au déploiement et à la surveillance. Il s'intègre également de manière transparente à Red Hat OpenShift, offrant un environnement sécurisé, évolutif et fiable pour la création d'applications d'IA/ML dans des environnements sur site et dans le cloud.

REGARDS

Notre point de vue sur la tarification de Red Hat

Essai gratuit de 14 jours

Les informations sur les prix ne sont pas accessibles au public

Options de paiement à l'utilisation

Modèles de tarification disponibles

Combien coûte Red Hat ?

Red Hat ne divulgue pas publiquement ses prix sur son site web, car les coûts peuvent varier en fonction de facteurs tels que la taille de l'entreprise, les produits sélectionnés et les exigences spécifiques. Pour obtenir les informations les plus précises et les plus personnalisées sur les prix, il est préférable de contacter Red Hat directement sur son site web ou de parler à un représentant commercial.

Ce que les utilisateurs disent de Red Hat pricing

kelly R.

Mon expérience globale avec Red Hat OpenShift Data Science a été excellente. Le logiciel a dépassé mes attentes en termes de performance et de facilité d'utilisation. En outre, l'assistance et la documentation fournies par Red Hat ont été extrêmement utiles pour résoudre tous les problèmes ou préoccupations qui se sont présentés. Il est particulièrement adapté aux projets de recherche et de développement, ainsi qu'aux entreprises qui ont besoin d'analyser des données en temps réel. Sa capacité à traiter de grands volumes de données et son intégration avec d'autres outils permettent aux utilisateurs de travailler efficacement.

Jaime M.

Hat Red Avec la conteneurisation, OpenShift Data Science offre une méthode distinctive pour gérer les flux de travail de la science des données. Nous pouvons utiliser cette capacité pour regrouper nos modèles financiers, nos algorithmes et nos pipelines de données, afin d'assurer la cohérence et la reproductibilité au cours des différentes phases de la recherche. Elle rationalise la création et l'application de modèles financiers sophistiqués, améliorant ainsi l'efficacité de notre travail. Les données actuelles sont essentielles pour l'analyse financière. Nous pouvons évaluer et répondre aux données financières dès qu'elles sont générées ou reçues grâce à la capacité d'OpenShift Data Science à traiter les données en temps réel, ce qui la distingue de beaucoup d'autres plateformes. Cette capacité de traitement en temps réel est cruciale pour surveiller les tendances du marché, adapter les plans d'investissement aux conditions économiques changeantes et suivre les mouvements du marché.

miguel g.

Excellente plateforme qui combine la flexibilité et l'évolutivité de Red Hat OpenShift avec les capacités de la science des données. Cette solution offre un environnement centralisé et intégré qui facilite le développement, le déploiement et la gestion des applications de science des données. La capacité à transformer de grands volumes de données en informations pertinentes et exploitables a alimenté la croissance et le succès de nombreuses entreprises.

Adrian Andres J.

L'évolutivité - l'activation de la conteneurisation peut également nécessiter beaucoup de ressources. L'exécution simultanée de nombreux conteneurs peut peser sur les ressources matérielles et exiger beaucoup de puissance de traitement. Des changements de matériel peuvent donc s'avérer nécessaires, ce qui augmente le coût global de la mise en œuvre.

Marcos P.

Lorsqu'il s'agit d'intégrer sans effort la conteneurisation dans le flux de travail de l'apprentissage automatique, Red Hat OpenShift Data Science excelle. Cette fonctionnalité garantit que les modèles d'apprentissage automatique créés dans un environnement peuvent être appliqués de manière fiable au cours d'autres étapes de production et de développement. Elle rend la transition du développement à la production transparente et élimine les problèmes de compatibilité parfois liés au déploiement de modèles. Il offre une plateforme centrale où les analystes, les ingénieurs et les scientifiques des données peuvent facilement coopérer. Ce cadre collaboratif encourage l'échange de connaissances, accélère les délais d'exécution des projets et améliore la qualité des modèles d'apprentissage automatique.

kelly R.

Adrian Andres J.

Jaime M.

Marcos P.

miguel g.

Red Hat Pricing Rating

AutoML : 4.8/5

OpenShift Data Science peut être étendu avec des outils pour les capacités AutoML, aidant les utilisateurs à construire et optimiser automatiquement les modèles d'apprentissage automatique. Ces outils sont conçus pour simplifier le processus pour les scientifiques des données et les autres utilisateurs qui n'ont pas nécessairement une expertise approfondie en apprentissage automatique.

Personnalisation : 4.8/5

OpenShift Data Science prend en charge un large éventail de frameworks d'IA/ML open-source et tiers, notamment des outils de traitement du langage naturel (NLP), de vision par ordinateur et d'apprentissage par renforcement.

Évolutivité : 4,9/5

Exécutez des charges de travail d'IA et de ML à l'échelle, en utilisant Kubernetes pour gérer efficacement les ressources pour les grands ensembles de données et les modèles complexes.

FAQ sur la tarification de Red Hat

À qui s'adresse Red Hat OpenShift Data Science ?

OpenShift Data Science s'adresse aux organisations et aux équipes impliquées dans des projets de science des données, d'apprentissage automatique et d'IA. Il s'adresse à :

- Scientifiques des données : Pour la construction, l'entraînement et l'expérimentation de modèles de ML.
- Développeurs : Pour intégrer les modèles de ML dans les applications de production.
- Équipes d'exploitation informatique : Pour gérer l'infrastructure, dimensionner les ressources et assurer la sécurité et la conformité. Elle est idéale pour les utilisateurs en entreprise qui ont besoin de faire évoluer les charges de travail d'apprentissage automatique tout en gardant le contrôle sur la sécurité et la gouvernance.

Dois-je être un expert de Kubernetes pour utiliser OpenShift Data Science ?

Non, vous n'avez pas besoin d'être un expert en Kubernetes. Bien qu'OpenShift Data Science soit construit sur Kubernetes, il fait abstraction d'une grande partie de la complexité. La plateforme fournit des outils tels que Jupyter Notebooks, Kubeflow Pipelines et MLflow pour simplifier le cycle de vie de la ML, permettant aux data scientists et aux développeurs de se concentrer sur la construction et le déploiement de modèles plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.

Puis-je utiliser les GPU pour l'entraînement des modèles dans OpenShift Data Science ?

Oui, Red Hat OpenShift Data Science prend en charge l'accélération GPU pour l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. La plateforme vous permet d'utiliser des GPU (NVIDIA) pour des calculs plus rapides lorsque vous travaillez avec des modèles gourmands en ressources, tels que les réseaux neuronaux profonds. OpenShift Data Science prend en charge les configurations multi-nœuds et multi-GPU pour l'entraînement de modèles à grande échelle.

Comment OpenShift Data Science gère-t-il la mise à l'échelle des ressources ?

OpenShift Data Science repose sur Kubernetes, qui permet une mise à l'échelle élastique des ressources. La plateforme peut automatiquement mettre à l'échelle les ressources de calcul (telles que le CPU, la mémoire et les GPU) en fonction de la demande de la charge de travail. Kubernetes gère l'orchestration des conteneurs, garantissant que les ressources sont allouées efficacement et que les charges de travail peuvent augmenter ou diminuer en fonction des besoins.