Heimdall
Um espaço de trabalho na nuvem que leva dados preparados ao treinamento de modelos, à previsão e a APIs de predição em produção.
Sobre Heimdall
Heimdall é uma plataforma de dados e aprendizado de máquina na nuvem, acessada pelo navegador, que conecta a preparação de dados à implantação de modelos. As equipes podem importar arquivos CSV, tabelas de bancos de dados, instantâneos de armazéns de dados e arquivos não estruturados para o Lake, organizá-los nos estágios bronze, prata e ouro e, depois, trabalhar com o mesmo catálogo no Lab ou nos produtos de modelagem sem código. O Lab oferece notebooks Python com pandas e bibliotecas comuns de criação de gráficos; o ML cuida de classificação e regressão, o Forecast cria modelos de séries temporais e o Loop oferece suporte a modelos que aprendem com feedback. Os modelos treinados podem ser disponibilizados como APIs REST e monitorados no mesmo espaço de trabalho. Para uma equipe pequena, essa continuidade pode eliminar grande parte da movimentação rotineira de dados entre armazenamento, notebooks, sistemas de treinamento e servidores de modelos. A plataforma é menos adequada para compradores que precisam, antes da avaliação, de limites de capacidade claramente publicados, garantias amplas de integração ou controles empresariais detalhados, pois essas informações não constam nos materiais disponíveis sobre o produto.
Funcionalidades
Fluxo de dados em medalhão
Catalogue entradas brutas no Lake, refine dados bronze e prata e publique conjuntos de dados ouro para modelagem.
Previsão sem código
Treine modelos de previsão com dados de séries temporais, examine métricas de erro e intervalos de confiança e implante uma API.
Notebooks Python no navegador
Analise tabelas do Lake com pandas e bibliotecas de visualização e salve os resultados como novos conjuntos de dados prata.
Vantagens
- Um único catálogo conecta a ingestão e a preparação de dados, o treinamento e a implantação de modelos e o monitoramento em um fluxo contínuo.
- Os caminhos sem código de ML e Forecast podem encurtar o percurso entre um conjunto de dados ouro preparado e um endpoint de predição funcional.
- O Lab oferece suporte a pandas e bibliotecas de visualização conhecidas, além de salvar transformações sem substituir a tabela de origem.
Limitações
- Os preços pagos exatos, as cotas do nível gratuito e os períodos de cobrança não são publicados, o que dificulta o planejamento do orçamento.
- O fluxo de trabalho de conjuntos de dados ouro acrescenta etapas de preparação antes que as equipes possam treinar modelos com seus próprios dados de produção.
- Os materiais públicos oferecem poucos detalhes sobre a abrangência das integrações e os controles empresariais, portanto pode ser difícil avaliar a adequação inicialmente.
Planos de preços
Grátis
- Começar a desenvolver e avaliar a plataforma
- Usar dados de exemplo em um fluxo de modelagem inicial
- Limites de uso publicados indisponíveis
* As informações de preços são apenas indicativas. Consulte o anúncio mais recente no site oficial de Heimdall.