教育新闻网cnvrg.io，数据科学平台，简化了与MLOps和持续学习机自动化模型管理，宣布其先进的MLOps解决方案将与NVIDIA NGC容器注册表进行整合。通过全面的本地集成，cnvrg.io将为多云和混合云环境中的企业团队提供加速的企业人工智能(AI)，机器学习(ML)和数据科学自动化管道。
cnvrg.io与NGC容器的集成极大地缩短了从研究到生产的时间。开发团队可以在任何本地或混合云计算中一键式无缝启动GPU优化的NGC容器。cnvrg.io简化了模型管理，并通过端到端可追溯性解决了可重复性问题，使企业可以获得最新，最优化的NGC容器以及模型经过训练的数据集。
NGC集成到cnvrg.io中是MLOps解决方案的一项突破，它可以使DevOps自动化，最小化复杂性，节省时间，并为数据科学团队提供了一个统一的中心来标准化其ML工作流程。cnvrg.io提供了高级资源管理和元计划功能，实现了MLOps任务的自动化，同时为IT团队提供了管道性能监控和指标。
借助NGC，cnvrg.io提供了统一的解决方案，可通过MLOps，自动化和NVIDIA GPU性能优化的容器来加速企业AI。结合后的企业解决方案加快了ML流程，使数据科学团队能够：
一键启动NGC容器-使用现成的NGC容器轻松在本地或云中启动任何ML或DL框架
增强模型管理-跟踪端到端ML管道，包括代码，模型，版本，元数据以及与容器相关的培训数据
启用模型可重现性-使用可追溯的ML管道重现结果并改善治理
扩展资源-获得基于容器的高级资源管理和元调度系统，并支持Kubernetes，多云和混合云
采用先进的MLOps-通过自动化简化工程任务，立即部署作业并为IT提供实时监控和指标
cnvrg.io用户将受益于由NVIDIA工程团队优化的完全托管的现成容器注册表，使他们能够即时访问深度学习和机器学习框架的NVIDIA NGC容器，这些容器经过GPU优化以提高性能和速度。
“在cnvrg.io，我们一直在努力为数据科学家和数据工程师提供最好的资源，以做他们最擅长的事情：数据科学。” cnvrg.io首席执行官兼联合创始人Yochay Ettun说。“我们看到了巨大的客户吸引力，现在通过NGC容器集成，我们的MLOps解决方案有了另一个增强。任何AI / ML用例都可以灵活地在任何计算资源上运行，无论是在云还是本地。
带有NGC容器的NVIDIA GPU可以加速并简化企业中的AI部署。cnvrg.io MLOps提供了构建，运行，部署和监视工作流所需的工具。通过一键式部署NGC容器，我们正在加速数据科学家的工作，” NVIDIA NGC产品管理总监Adel El Hallak说道。
cnvrg.io MLOps适用于客户，可以在cnvrg.io/start上获得评估的试用许可证。联合解决方案将在GTC 2020中提出。敬请期待更多GTC 2020公告和客户评估包。
