FPT Spot Instances - Tiết kiệm đến 90% chi phí doanh nghiệp

Đào tạo mô hình máy học (Machine Learning Model Training) là quá trình sử dụng một tập dữ liệu đầu vào để xây dựng hoặc điều chỉnh một mô hình máy học. Việc sử dụng FPT Spot Instances sẽ giúp quá trình này được diễn ra nhanh chóng hơn với chi phí giảm đáng kể, phù hợp cho cả dự án quy mô nhỏ và lớn.

Bằng cách tận dùng nhiều Spot Instances, doanh nghiệp có thể song song quá trình huấn luyện, giúp rút ngắn thời gian đưa ra thị trường. Spot Instances có thể dễ dàng tích hợp với các dịch vụ đám mây khác như lưu trữ dữ liệu, giám sát và xử lý dữ liệu, tạo nên một giải pháp toàn diện cho quy trình đào tạo mô hình học máy.

Sử dụng FPT Spot Instances để thực hiện việc thu thập dữ liệu từ web (web crawling) mang lại rất nhiều lợi ích, đặc biệt là trong các tình huống khi bạn cần trích xuất dữ liệu quy mô lớn và thực hiện công việc thu thập thông tin từ các trang web.

FPT Spot Instances tiết kiệm chi phí cho các tác vụ web crawling đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hoặc thời gian chạy lâu dài. Công việc web crawling có thể được phân tán trên nhiều Spot Instances để cải thiện tốc độ và hiệu quả thu thập dữ liệu. Sau khi trích xuất dữ liệu, Spot Instances có thể được sử dụng cho các tác vụ xử lý dữ liệu phức tạp như làm sạch dữ liệu, biến đổi và phân tích.

Bên cạnh đó, bằng cách phân phối công việc crawling trên nhiều Spot Instances, doanh nghiệp có thể đảm bảo tính dự phòng và khả năng chịu lỗi. Nếu một instance bị gián đoạn, các instances khác có thể tiếp tục công việc, giảm nguy cơ mất dữ liệu.