Polyaxon est une plateforme dédiée à la gestion du cycle de vie complet des expériences en intelligence artificielle et machine learning. Elle propose des outils pour le suivi des expériences, l’orchestration des workflows, la gestion des modèles et l’automatisation des ressources, à destination des équipes de data science et d’ingénierie ML en contexte entreprise ou recherche.

Pensée pour des environnements à fort volume expérimental, Polyaxon s’intègre avec les infrastructures cloud, on-premise ou hybrides, en fournissant des fonctionnalités avancées de traçabilité, de reproductibilité et de déploiement automatisé.

Avantages clés :

• Plateforme unifiée pour le tracking, l’orchestration et le déploiement ML

• Fonctionne dans différents environnements avec mise à l’échelle dynamique

• Indépendante des frameworks, conçue pour l’automatisation et la collaboration

Quelles sont les fonctionnalités principales de Polyaxon ?

Suivi des expériences et gestion des métadonnées

• Enregistre les hyperparamètres, métriques, artefacts, logs et environnements

• Compare les runs selon les projets, utilisateurs ou configurations

• Supporte les métadonnées personnalisées, les tags et la traçabilité complète

• Tableau de bord interactif pour visualiser, filtrer et analyser les expériences

Orchestration des workflows ML

• Définition de workflows via fichiers YAML (Polyaxonfiles) ou client Python

• Gestion des dépendances, planification et exécutions parallèles

• Intégration native avec Kubernetes pour la gestion des ressources

• Workflows versionnés pour assurer la reproductibilité

Registre de modèles et suivi du cycle de vie

• Stocke, versionne et documente les modèles entraînés et leurs sorties

• Lie chaque modèle à son code source, dataset et exécution expérimentale

• Permet le suivi des validations, mises en production et audits de modèles

• Fonctionnalités de promotion, archivage et déploiement contrôlé

Compatibilité multi-environnements

• Fonctionne sur cloud, infrastructure locale ou hybride

• Configuration spécifique à chaque environnement (ex. GPU, files d’attente)

• Supporte les exécutions isolées ou partagées entre équipes

• Idéal pour les organisations à contraintes techniques multiples

Monitoring, journaux et suivi des ressources

• Surveillance en temps réel de l’usage CPU, GPU, mémoire et statuts de job

• Accès aux logs et artefacts à chaque étape d’un workflow

• Historique complet pour comparaison des performances

• Export possible des résultats et rapports pour audit

Pourquoi choisir Polyaxon ?

• Gestion complète du cycle de vie des expériences ML

• Forte capacité de traçabilité et reproductibilité

• Flexible et scalable pour cloud, local ou hybride

• Favorise l’automatisation et la standardisation des workflows

• Conçu pour des équipes multi-utilisateurs en contexte collaboratif