Intégrez les workflows d'IA et d'apprentissage automatique à l'aide de langages de développement populaires tels que Python, Julia et Jupyter Notebook. Intégrez les services d'IA et d'apprentissage automatique dans les flux de travail traditionnels et exécutez un mélange des deux types de tâches, en travaillant avec ou au-dessus des clusters Kubernetes. Les flux s'adaptent dynamiquement à la disponibilité des ressources et aux résultats des calculs précédents.

Gérez les dépendances entre les fichiers et les outils en capturant et en mettant à jour les flux et en interagissant avec les outils pendant qu'ils exécutent les commandes contenues dans les flux. Empêchez les tâches de s'exécuter jusqu'à ce que toutes les exigences de dépendance antérieures soient satisfaites, afin que les utilisateurs puissent rapidement identifier les causes profondes des tâches qui échouent, prendre des mesures correctives et reprendre l'exécution à partir des points d'échec sans redémarrer.