Polyaxon è una piattaforma progettata per gestire l’intero ciclo di vita degli esperimenti di intelligenza artificiale e machine learning. Offre strumenti per il monitoraggio degli esperimenti, l’orchestrazione dei flussi di lavoro, la gestione dei modelli e l’automazione delle risorse, pensati per team di data science e ingegneria ML in ambito aziendale o di ricerca.

Ideale per ambienti ad alta intensità sperimentale, Polyaxon si adatta a infrastrutture cloud, locali o ibride, con un’attenzione particolare alla reproducibilità, scalabilità e tracciabilità operativa.

Vantaggi principali:

• Piattaforma unificata per il tracking, la gestione e il deployment di modelli

• Compatibile con diversi ambienti e sistemi infrastrutturali

• Progettata per la collaborazione, l’automazione e il controllo

Quali sono le funzionalità principali di Polyaxon?

Tracking degli esperimenti e gestione dei metadati

• Registra iperparametri, metriche, log, artefatti e configurazioni ambientali

• Confronto tra run diversi per utente, progetto o configurazione

• Supporto per tag, metadati personalizzati e tracciabilità completa

• Dashboard per visualizzare e filtrare risultati sperimentali

Orchestrazione di workflow ML

• Definizione di pipeline tramite Polyaxonfiles (YAML) o client Python

• Pianificazione automatica delle esecuzioni e gestione delle dipendenze

• Integrazione con Kubernetes per la scalabilità e la gestione delle risorse

• Workflow versionati e modulari per garantire la riproducibilità

Registro modelli e controllo del ciclo di vita

• Versionamento e gestione di modelli allenati e relativi output

• Collegamento tra modello, dati, codice e run sperimentali

• Supporta validazione, promozione, messa in produzione e audit

• Consente processi strutturati di approvazione e deployment

Supporto per ambienti multi-infrastruttura

• Compatibile con ambienti cloud, on-premise o ibridi

• Configurazioni specifiche per ambiente, risorse o team

• Gestione di ambienti di esecuzione isolati o condivisi

• Scalabilità verticale e orizzontale per team enterprise

Monitoraggio e gestione delle risorse

• Monitoraggio in tempo reale di CPU, GPU, memoria e stato dei job

• Accesso a log, artefatti e output durante ogni fase del flusso

• Visualizzazione storica delle esecuzioni per confronto e debug

• Possibilità di generare report e dashboard esportabili

Perché scegliere Polyaxon?

• Copertura completa del ciclo di vita di esperimenti e modelli ML

• Forte orientamento alla reproducibilità e alla governance dei modelli

• Scalabile e flessibile, adatto a diverse configurazioni infrastrutturali

• Permette di automatizzare e standardizzare i workflow ML

• Ideale per team collaborativi e multi-utente in ambiti regolamentati