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HPE推出HPE ML Ops解决方案 加速AI、ML应用

最近,hpe推出了hpe ml ops解决方案,可以将部署机器学习(ml)和人工智能(ai)工作负载所需的时间从几个月减少到几天。

据报道,hpe ml ops是一种基于容器的软件解决方案,支持本地、混合和公共云环境中的机器学习生命周期,涵盖从数据准备和模型构建到培训、部署、监控和协作的整个机器学习生命周期。

本质上,该解决方案将带来一个类似devop的过程,该过程将标准化机器学习工作流并加快部署。

同时,hpe ml ops解决方案还扩展了bluedata epic container软件平台的功能,为数据科学团队提供分布式ai、ml和分析功能,以便按需访问集装箱化环境。

此外,该解决方案可用于各种开源机器学习和深度学习框架,包括keras、mxnet、pytorch和tensorflow,也可用于生态系统软件合作伙伴(如dataiku和h2o.ai)的商用机器学习应用。

对此,惠普高级副总裁兼混合it首席技术官库马尔·斯雷坎蒂(kumar sreekanti)表示:“只有可操作的机器学习模型才能提供商业价值。借助hpe ml ops,我们为本地和混合云部署提供了实现端到端机器学习生命周期的唯一企业级解决方案。我们将devops的速度和灵活性引入机器学习,并为企业实现人工智能的价值提供了更快的时间。”

具体而言,hpe ml ops解决方案提供:

模型构建:预打包的自助式沙箱环境,用于毫升工具和数据科学笔记本

模型培训:安全访问数据的可扩展培训环境

模型部署:灵活快速的可重复性部署

模型监控:整个ml模型生命周期的端到端可见性

协作:通过代码、模型和项目存储库启用ci/cd工作流

安全性和控制:集成企业身份验证机制的安全多租户

混合部署:支持本地、公共或混合云。

idc人工智能战略计划(ai Strategic Plan)副总裁ritu jyoti表示:“从零售、银行、制造业到医疗保健,几乎所有行业都在采用或研究人工智能/移动通信技术来开发创新产品和服务,并获得竞争优势。”。“尽管大多数企业都在加快人工智能/移动通信项目的建设和培训,但他们仍在努力实现从概念验证到试点再到生产部署和监控的整个移动通信生命周期。”Hpe ml ops通过其基于容器和独立于平台的产品解决了整个ml生命周期,从而缩小了差距-支持一系列ml操作需求,加快了获得洞察力和推动业务发展的总体时间。"

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