自助式数据科学

Domino的企业MLOps平台允许您在强大的MLOps平台上运行实验, 按需计算资源，并使用您喜欢的相同工具和语言在几秒钟内创建生产就绪模型

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自助式弹性计算

向DevOps学习曲线和等待时间说再见吧. 不要试图提前猜测计算需求. 在Domino, 您可以自助动态调整基于kubernetes的计算集群，只需点击几下. 你可以很容易地获取分布式框架比如Spark, 雷, 和Dask, 以及英伟达图形处理器, 为计算量最大的算法提供动力.

软件和环境管理

现代数据科学团队每天使用数十种工具和多种语言. 尝试新工具是至关重要的，但复制起来可能是一场噩梦. 这限制了创新，损害了合作.

Domino提供了对各种开源和商业工具和语言(包括Python)的一键访问, R, 情景应用程序, 和MATLAB. 当团队成员试图重用工作时，跟踪版本以避免冲突. 随着技术的变化, 在需要时很容易添加新的新兴工具, 面向未来的数据科学平台.

统一的数据访问层

数据是所有模型的燃料，但数据的获取和准备是一个经常的斗争. Domino不行.

Domino的安全数据连接器提供了快速的, 安全访问，以便您可以快速开始工作，同时还遵守数据访问策略. Domino的数据访问库通过SQL语法统一不同数据类型的访问模式. Analytic-ready数据, 及其相关的元数据, 是否容易保存在结果集中以供以后重用, 节省时间和计算成本.

模型和应用程序部署

构建模型已经够困难的了，部署它们就不应该如此了. 不要浪费时间将结果翻译成其他语言.

在Domino, 模型很容易通过api进行部署, 应用程序, 和发射器, 或导出为Docker映像到CI/CD管道, AWS Sagemaker, 或其他基础设施. 互动, 使用Shiny创建的可伸缩应用程序, 破折号, 和Flask使得非技术用户可以很容易地与模型交互.

数据科学家看点

白皮书

使用现代工作台提高数据科学生产力

博客

Spark, Dask和雷:选择正确的框架

博客

用于深度学习的Tensorflow, PyTorch或Keras

今天就安排现场演示或开始免费试用，迈出探索Domino如何在您的组织中释放数据科学的第一步.