Хотите дальше читать devby? 📝
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.

Помогаете devby = помогаете ИТ-комьюнити.

Засапортить сейчас.

Читайте также
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
Пока 20% топ-менеджеров утверждают, что машинное обучение является существенной частью их бизнеса, неудивительно, что стоимость мирового рынка машинного обучения, по некоторым оценкам, достигнет $117 млрд к концу 2027 года. Мы перевели материал Udacity о семи самых обсуждаемых тенденциях в машинном обучении в 2022 году.
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Нейросеть «оживляет» классические пиксельные игры
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Meta разработала ИИ для «чтения мыслей»
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
Во Франции искусственный интеллект помогает искать нелегальные бассейны и штрафовать нарушителей
3 комментария

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.