Польша стремительно богатеет? Смотрите в новом выпуске подкаста Złoty Dzik
Support us

HPE представила решение для машинного обучения корпоративного класса

Оставить комментарий
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.

Читайте также
ИИ усиливает «расслоение» между сильными и слабыми сотрудниками
ИИ усиливает «расслоение» между сильными и слабыми сотрудниками
ИИ усиливает «расслоение» между сильными и слабыми сотрудниками
Вместо 200 инженеров: айтишный СЕО оценил рост продуктивности благодаря нейросетям
Вместо 200 инженеров: айтишный СЕО оценил рост продуктивности благодаря нейросетям
Вместо 200 инженеров: айтишный СЕО оценил рост продуктивности благодаря нейросетям
2 комментария
DeepSeek повышает цены на API для моделей V4 — некоторые тарифы взлетят в 12 раз
DeepSeek повышает цены на API для моделей V4 — некоторые тарифы взлетят в 12 раз
DeepSeek повышает цены на API для моделей V4 — некоторые тарифы взлетят в 12 раз
Междоусобицы, сговор и «стадный инстинкт»: Anthropic рассказала, что происходит, если столкнуть ИИ-агентов
Междоусобицы, сговор и «стадный инстинкт»: Anthropic рассказала, что происходит, если столкнуть ИИ-агентов
Междоусобицы, сговор и «стадный инстинкт»: Anthropic рассказала, что происходит, если столкнуть ИИ-агентов
1 комментарий

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.