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.
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.