视频和图像ETL的规模与厚皮动物

视频和图像ETL的特点是大量的非结构化数据集,这可能会给团队带来瓶颈,因为他们希望生产和扩展.

厚皮类动物的数据层通过一个专门为非结构化数据构建的数据版本管理系统提供了pb级的可伸缩性, 而厚皮类动物的管道为增量和并行数据处理进行了优化. 这加快了从准备到实验和训练的整个ML生命周期中的数据任务, 最后是部署.

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用厚皮组织检测乳腺癌

厚皮类动物帮助你扩大研究规模,使其更快地进入实践者的手中.

  • 数据驱动的自动化

    使用数据驱动管道和数据版本控制自动化您的MLOps工具链.

    • 当新数据到达时自动触发管道
    • 只处理新数据或更改数据的能力
    • 代码不可知-支持任何库或语言
  • 拍字节的可伸缩性

    快速处理最大的非结构化和结构化数据集

    • 不需要更改代码的并行处理
    • 可扩展的数据版本优化,以降低存储和计算成本
    • Kubernetes本地
  • 端到端重现性

    使用自动数据版本控制和不可变沿袭确保可重现性

    • 更快的数据调试
    • 非常适合满足数据治理需求
    • 简化法规遵循和审计任务