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Monitora gli esperimenti, ispeziona i log, programma i carichi di lavoro di produzione della GPU e serve i modelli che addestri su AI Runtime.
| Topic | Description |
|---|---|
| Tieni traccia di corse, log e metriche | Monitora esperimenti, metriche e artefatti con MLflow e visualizza i log e l'utilizzo delle risorse GPU. |
| Pianifica i carichi di lavoro GPU | Distribuisci codice di addestramento con Declarative Automation Bundles, programma le esecuzioni e crea flussi di lavoro multi-task di GPU e CPU. |
| Converti un workload in un bundle | Converti un YAML di workload di esecuzione AI in Declarative Automation Bundles per gestirlo come un lavoro persistente. |
| Configura le attività del bundle | Impacchetta il codice di addestramento, seleziona il calcolo GPU e gli ambienti, e passa la configurazione nelle attività del bundle. |
| Distribuisci modelli addestrati | Distribuisci modelli addestrati su AI Runtime su Model Serving per inferenza in tempo reale e throughput con provisioning. |