Polyaxon ist eine Plattform zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning- und KI-Experimenten. Sie bietet Funktionen für das Tracking von Experimenten, die Orchestrierung von Workflows, das Modellmanagement und die Automatisierung von Infrastrukturressourcen. Die Lösung richtet sich an ML-Ingenieur:innen, Data Scientists und Forschungsteams, insbesondere in unternehmenskritischen oder hochskalierenden Umgebungen.

Polyaxon unterstützt den Betrieb in Cloud-, On-Premise- oder hybriden Infrastrukturen und bietet umfassende Kontrolle über Reproduzierbarkeit, Ressourcenzuweisung und MLOps-Integration.

Zentrale Vorteile:

• Einheitliche Plattform für Tracking, Workflow-Management und Modellbereitstellung

• Framework-unabhängig und skalierbar für Forschung und Unternehmen

• Entwickelt für Teamarbeit, Automatisierung und Governance

Was sind die Hauptfunktionen von Polyaxon?

Experimenten-Tracking und Metadatenmanagement

• Erfasst Hyperparameter, Metriken, Artefakte, Logs und Umgebungsinformationen

• Vergleich von Runs über Projekte, Nutzer und Konfigurationen hinweg

• Unterstützung für benutzerdefinierte Metadaten, Tags und Modell-Linienverfolgung

• Visualisierung über ein interaktives Dashboard

Workflow-Orchestrierung und Automatisierung

• Definition von Pipelines über YAML-Dateien (Polyaxonfiles) oder Python-API

• Automatische Ausführung, Abhängigkeitsmanagement und Parallelisierung

• Kubernetes-Integration für Ressourcenmanagement und Warteschlangensteuerung

• Versionierte Workflows für reproduzierbare Prozesse

Modellregistry und Lebenszyklusverwaltung

• Speichert und versioniert trainierte Modelle und deren Artefakte

• Verknüpft Modelle mit zugehörigem Code, Daten und Experiment-Runs

• Unterstützt Staging, Freigabeprozesse und Modell-Audits

• Ermöglicht Rückverfolgbarkeit für Governance und Compliance

Multi-Environment-Unterstützung

• Einsatzfähig in Cloud-, lokalen oder hybriden Systemen

• Anpassbare Umgebungskonfigurationen je nach Ressourcentyp

• Verwaltung von isolierten oder gemeinsam genutzten Ausführungsumgebungen

• Ideal für Organisationen mit verteilten Infrastrukturansätzen

Monitoring und Ressourcenauswertung

• Live-Überwachung von CPU-, GPU- und Speicherauslastung sowie Job-Status

• Zugriff auf Logs, Artefakte und Ausgaben jeder Pipeline-Phase

• Rückblick auf vergangene Läufe zur Leistungsanalyse

• Exportierbare Dashboards und Berichte für Reviews oder Audits

Warum Polyaxon?

• Deckt den gesamten ML-Experimentier- und Modelllebenszyklus ab

• Unterstützt Reproduzierbarkeit, Versionskontrolle und Nachvollziehbarkeit

• Infrastrukturunabhängig und skalierbar

• Bietet robuste Tools für Workflow-Automatisierung und Teamkollaboration

• Passend für Forschung, regulierte Branchen und produktive ML-Umgebungen