Pontuação de preços

Perfil de preços da Red Hat

A Red Hat é uma plataforma de IA e ML flexível e escalável que permite às empresas criar e fornecer aplicações com IA em escala em ambientes de nuvem híbrida.

Localização da sede

Raleigh, Carolina do Norte, Estados Unidos

Categoria:

Principais conclusões

Ambiente de colaboração

O OpenShift Data Science fornece um ambiente colaborativo onde cientistas de dados, desenvolvedores e equipes de operações de TI podem trabalhar juntos em modelos de ML, experimentar e iterar.

Preparação de dados

O OpenShift Data Science permite-lhe gerir e pré-processar grandes conjuntos de dados utilizando ferramentas de processamento distribuído como o Apache Spark e o Dask.

Implementação do modelo

Implemente facilmente modelos na produção usando o Kubeflow, o Seldon Core ou outras ferramentas baseadas em contêineres, com dimensionamento automatizado e balanceamento de carga.

Visão geral do produto

O Red Hat OpenShift Data Science é uma plataforma nativa de nuvem de nível empresarial para criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina em escala. Faz parte do conjunto Red Hat OpenShift de soluções baseadas em Kubernetes, projetado para fornecer um ambiente unificado para cientistas de dados, desenvolvedores e equipes de operações de TI para colaborar em fluxos de trabalho de IA e aprendizado de máquina (ML).

O OpenShift Data Science aproveita o Kubernetes para orquestração de contêineres e fornece ferramentas integradas para gerenciar o ciclo de vida completo dos modelos de aprendizado de máquina, desde a preparação de dados e treinamento de modelos até a implantação e o monitoramento. Ele também se integra perfeitamente ao Red Hat OpenShift, fornecendo um ambiente seguro, escalável e confiável para a criação de aplicativos AI/ML em ambientes locais e em nuvem.

INSIGHTS

As nossas ideias sobre os preços da Red Hat

14 dias de teste gratuito

As informações sobre preços não estão disponíveis ao público

Opções de pagamento conforme o uso

Modelos de preços disponíveis

Quanto custa a Red Hat?

A Red Hat não divulga publicamente os seus preços no seu website, uma vez que os custos podem variar com base em factores como a dimensão da empresa, os produtos selecionados e os requisitos específicos. Para obter as informações de preços mais precisas e personalizadas, é melhor contactar a Red Hat diretamente através do seu site ou falar com um representante de vendas.

O que os utilizadores dizem sobre os preços da Red Hat

kelly R.

A minha experiência geral com o Red Hat OpenShift Data Science tem sido excelente. O software excedeu as minhas expectativas em termos de desempenho e facilidade de utilização. Além disso, o suporte e a documentação fornecidos pela Red Hat têm sido extremamente úteis na resolução de quaisquer problemas ou preocupações que tenham surgido. É especialmente adequado para projectos de investigação e desenvolvimento, bem como para empresas que necessitam de análise de dados em tempo real. A sua capacidade de processar grandes volumes de dados e a sua integração com outras ferramentas permite aos utilizadores uma utilização eficiente.

Jaime M.

Hat Red Com a contentorização, o OpenShift Data Science oferece um método distinto para gerir fluxos de trabalho de ciência de dados. Podemos utilizar esta capacidade para empacotar os nossos modelos financeiros, algoritmos e pipelines de dados, assegurando a consistência e a reprodutibilidade ao longo das diferentes fases da investigação. Simplifica a criação e a aplicação de modelos financeiros sofisticados, melhorando a eficácia do nosso trabalho. Dados actuais são essenciais para a análise financeira. Podemos avaliar e responder aos dados financeiros à medida que são gerados ou recebidos, graças à capacidade de processamento de dados em tempo real do OpenShift Data Science, que o distingue de muitas outras plataformas. Para monitorizar as tendências do mercado, adaptar os planos de investimento às mudanças nas condições económicas e acompanhar os movimentos do mercado, esta capacidade em tempo real é crucial.

miguel g.

Excelente plataforma que combina a flexibilidade e a escalabilidade do Red Hat OpenShift com os recursos da ciência de dados. Esta solução oferece um ambiente centralizado e integrado que facilita o desenvolvimento, a implantação e o gerenciamento de aplicativos de ciência de dados. A capacidade de transformar grandes volumes de dados em informações relevantes e acionáveis tem alimentado o crescimento e o sucesso de muitas empresas.

Adrian Andres J.

A escalabilidade - a ativação da contentorização também pode necessitar de muitos recursos. A execução de vários contentores ao mesmo tempo pode sobrecarregar os recursos de hardware e exigir muito poder de processamento. Como resultado, podem ser necessárias alterações de hardware, o que aumentaria o custo geral de implementação.

Marcos P.

Quando se trata de incorporar sem esforço a conteinerização no fluxo de trabalho de machine learning, o Red Hat OpenShift Data Science se destaca. Essa funcionalidade garante que os modelos de aprendizado de máquina criados em um ambiente possam ser aplicados de forma confiável durante outros estágios de produção e desenvolvimento. Ela torna a transição do desenvolvimento para a produção perfeita e elimina os problemas de compatibilidade às vezes relacionados à implantação do modelo. Oferece uma plataforma central onde analistas, engenheiros e cientistas de dados podem facilmente cooperar. Este ambiente de colaboração incentiva a troca de conhecimentos, acelera os tempos de execução dos projectos e melhora a qualidade dos modelos de aprendizagem automática.

kelly R.

Adrian Andres J.

Jaime M.

Marcos P.

miguel g.

Classificação de preços da Red Hat

AutoML: 4.8/5

O OpenShift Data Science pode ser estendido com ferramentas para recursos AutoML, ajudando os usuários a criar e otimizar automaticamente modelos de aprendizado de máquina. Estas ferramentas foram concebidas para simplificar o processo para cientistas de dados e outros utilizadores que podem não ter conhecimentos profundos em aprendizagem automática.

Personalização: 4.8/5

O OpenShift Data Science suporta uma ampla gama de estruturas de IA/ML de código aberto e de terceiros, incluindo ferramentas para processamento de linguagem natural (PNL), visão computacional e aprendizagem por reforço.

Escalabilidade: 4,9/5

Execute cargas de trabalho de IA e ML em escala, usando o Kubernetes para gerenciar com eficiência recursos para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.

FAQ sobre os preços da Red Hat

A quem se destina o Red Hat OpenShift Data Science?

O OpenShift Data Science destina-se a organizações e equipas envolvidas em projectos de ciência de dados, aprendizagem automática e IA. Ele atende a:

- Cientistas de dados: Para criar, treinar e experimentar modelos de ML.
- Programadores: Para integrar modelos de ML em aplicações de produção.
- Equipas de operações de TI: Para gerenciar a infraestrutura, dimensionar recursos e garantir a segurança e a conformidade. É ideal para utilizadores empresariais que necessitam de escalar cargas de trabalho de aprendizagem automática, mantendo o controlo sobre a segurança e a governação.

Preciso de ser um especialista em Kubernetes para utilizar o OpenShift Data Science?

Não, você não precisa ser um especialista em Kubernetes. Embora o OpenShift Data Science seja construído no Kubernetes, ele abstrai grande parte da complexidade. A plataforma fornece ferramentas como Jupyter Notebooks, Kubeflow Pipelines e MLflow para simplificar o ciclo de vida do ML, permitindo que os cientistas e desenvolvedores de dados se concentrem na criação e implantação de modelos em vez de gerenciar a infraestrutura.

Posso usar GPUs para treinamento de modelos no OpenShift Data Science?

Sim, o Red Hat OpenShift Data Science suporta a aceleração de GPU para treinar modelos de aprendizagem profunda. A plataforma permite que você use GPUs (NVIDIA) para uma computação mais rápida ao trabalhar com modelos que consomem muitos recursos, como redes neurais profundas. O OpenShift Data Science oferece suporte a configurações de vários nós e várias GPUs para treinamento de modelos em grande escala.

Como é que o OpenShift Data Science lida com o dimensionamento de recursos?

O OpenShift Data Science foi desenvolvido com base no Kubernetes, que permite o dimensionamento elástico de recursos. A plataforma pode dimensionar automaticamente os recursos de computação (como CPU, memória e GPUs) com base na demanda da carga de trabalho. O Kubernetes lida com a orquestração de contêineres, garantindo que os recursos sejam alocados de forma eficiente e que as cargas de trabalho possam aumentar ou diminuir conforme necessário.