Дапамажыце dev.by 🤍
Падтрымаць

HPE представила решение для машинного обучения корпоративного класса

Пакінуць каментарый
HPE представила решение для машинного обучения корпоративного класса

Hewlett Packard Enterprise (HPE) анонсировала программное контейнерное решение HPE ML Ops для поддержки полного жизненного цикла моделей машинного обучения, размещённых локально и в облаке, сообщают CNews и ZDNet.

Новое решение представляет собой процесс, подобный DevOps, для стандартизации рабочих процессов машинного обучения и ускорения развертывания систем искусственного интеллекта с нескольких месяцев до нескольких дней.

ML Ops расширяет возможности платформы BlueData EPIC, предоставляя специалистам по интеллектуальному анализу данных доступ по запросу к контейнерным средам для работы с распределённым искусственным интеллектом, машинным обучением и аналитикой.

HPE ML Ops превращает все технологические инициативы, связанные с AI, из экспериментов и пилотных проектов в производственные и бизнес-процессы, охватывая весь жизненный цикл ML от подготовки данных и построения моделей до обучения, развертывания, мониторинга и их взаимодействия.

«Только работающие модели машинного обучения приносят бизнесу коммерческую выгоду. Благодаря HPE ML Ops мы предоставляем единственное решение корпоративного класса, позволяющее реализовать полный жизненный цикл машинного обучения для локального размещения и гибридного облака. Мы привносим скорость и гибкость работы DevOps в ML, обеспечивая более быстрое и экономически эффективное использование AI на предприятии», — отметил старший вице-президент и технический директор подразделения Hybrid IT в HPE Кумар Сриканти.

Решение ML Ops совместимо с широким спектром опенсорсных систем машинного и глубокого обучения, включая Keras, MXNet, PyTorch и TensorFlow, а также с коммерческими ML-приложениями Dataiku и H2O.ai. Сервис доступен по подписке, которая включает услуги Pointnext и технической поддержки.

Чытайце таксама
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
TinyML, No-code и обучение с подкреплением: новейшие тренды в машинном обучении
BBC: система распознавания лиц в Москве состоит из четырех алгоритмов. Они определяют эмоции
BBC: система распознавания лиц в Москве состоит из четырех алгоритмов. Они определяют эмоции
BBC: система распознавания лиц в Москве состоит из четырех алгоритмов. Они определяют эмоции
В России создали бесплатного конкурента генератора картинок DALL-E 2
В России создали бесплатного конкурента генератора картинок DALL-E 2
В России создали бесплатного конкурента генератора картинок DALL-E 2
2 каментарыя
Hyundai запустила институт искусственного интеллекта
Hyundai запустила институт искусственного интеллекта
Hyundai запустила институт искусственного интеллекта

Хочаце паведаміць важную навіну? Пішыце ў Telegram-бот

Галоўныя падзеі і карысныя спасылкі ў нашым Telegram-канале

Абмеркаванне
Каментуйце без абмежаванняў

Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.

Каментарыяў пакуль няма.