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cnvrg.io > 实例探究 > 通过生产中的大型模型实现大规模业务增长
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Achieving Massive Business Growth with Large-Scale Models in Production

技术
  • 基础设施即服务 (IaaS) - 混合云
  • 平台即服务 (PaaS) - 应用开发平台
适用行业
  • 水泥
  • 建筑与基础设施
用例
  • 施工管理
  • 基础设施检查
服务
  • 云规划/设计/实施服务
  • 数据科学服务
挑战
Wargaming 是一家屡获殊荣的在线游戏开发商和发行商,在跨业务部门扩展人工智能方面面临着重大挑战。该公司在全球拥有超过 1.1 亿玩家、超过 15 款游戏以及近 2PB 的数据,在单一服务器解决方案的生产环境中运行着 1,500 多个模型。这严重限制了基础设施并限制了数据科学家,因为由于每个核心的许可,添加服务器的间接成本非常高。现有平台还限制数据科学家只能使用该平台预先批准的语言和软件包。 Wargaming 需要一种能够支持生产中的大规模模型、扩展服务器、最大限度地降低管理成本并为数据科学家提供灵活性的解决方案。
关于客户
Wargaming 是一家屡获殊荣的在线游戏开发商和发行商,也是免费 MMO 市场的领导者之一。该公司跨 PC、游戏机和移动平台提供真实的游戏体验和服务。 Wargaming 拥有全球超过 1.1 亿玩家、超过 15 款游戏和近 2PB 的数据,成功扩展了人工智能,在过去几年中推动了指数级增长。他们的数据科学和工程团队目前有 1,500 多个模型在生产中运行,这些模型可提供动态的游戏体验、提高支持效率并提供先进的报告系统来推动关键业务决策。
解决方案
Wargaming 采用了现代 MLOps 自动化平台 cnvrg.io 来支持其大量生产模型。该平台在其产品、支持和业务报告部门之间提供了完全自动化的管道。与传统平台相比,cnvrg.io 提供了基于 Kubernetes 和云原生的现代基础设施,可以轻松与现有 IT 融合,并提供无限制增长的能力。 Wargaming 能够利用他们已有的强大机器,并轻松添加加速和强大的服务器以实现更好的性能。数据科学家能够通过直观的 UI 快速适应 cnvrg.io,这使他们能够灵活地使用自己喜欢的语言、添加自定义包以及使用其他开源功能。
运营影响
  • By adopting cnvrg.io, Wargaming gained flexibility and scale that they never could with their legacy platform. The platform enabled Wargaming to fully automate 1500 models in production while accelerating continuous application delivery. They achieved results at the same performance in half the time and at half the cost of their legacy platform. cnvrg.io enabled them to seamlessly adopt new servers and accelerators to improve performance. They saved money and time by not having to purchase and install a new bare metal machine from their previous vendor. Now, they can scale seamlessly to a hybrid cloud environment, add accelerators and grow to maximize performance. They have accelerated their ML pipeline by more than 50% by eliminating delays from ML platform developers. Now, data scientists can run their entire ML workflow autonomously, without DevOps or platform developers. In addition, Wargaming has achieved a nearly impossible goal, approval from the data science team. For the first time, Wargaming’s critical team of data scientists are lining up to use cnvrg.io.

数量效益
  • Reduced cost by more than 50% on servers and licensing

  • Accelerated research to production from 3 months to 2 months

  • Accelerated time to production by 30% by eliminating bottlenecks

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