HPE Machine Learning Development Environment Software

Unterstützen Sie Teams auf der ganzen Welt, KI-Modelle sicher und effizient zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.

Beschleunigung der ML-Modellentwicklung

Erfahren Sie mehr über die umfassenden Funktionen, die in der benutzerfreundlichen und leistungsstarken Modellierungslösung von HPE integriert sind.

Fokus auf die Entwicklung von KI-Modellen, nicht auf eine komplexe KI-Infrastruktur

Ermöglichen Sie es ML-Technikern Modelle schneller zu trainieren und profitieren Sie dabei von verteiltem Trainings, ohne ihren Modellcode ändern zu müssen. Teams können das Training in jedem beliebigen Umfang durchführen, indem sie die Bereitstellung von Maschinen, Netzwerken, Datenladeprozessen und Fehlertoleranz handhaben. So wird das verteilte Trainieren von Modellen schneller und einfacher. 

Generative KI ermöglichen

Profitieren Sie von der notwendigen Einfachheit, Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kontrolle für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen und helfen Sie so, Geschäftsprozesse zu optimieren und Innovationen zu fördern.

Sicherheit und Zusammenarbeit erweitern

Ermöglichen Sie eine sichere und effiziente Zusammenarbeit bei der KI-Entwicklung über mehrere Benutzer, Projekte, Unternehmen und Institutionen hinweg, um genauere und weniger verzerrte Modelle zu erstellen.

Unsere Kunden

KI schaffen statt Komplexität

Erfahren Sie, wie Unternehmen sich auf die Verwirklichung ihrer KI-Modellziele konzentrieren können, anstatt sich mit Komplexität und Overhead zu beschäftigen.

Transformation in ein generatives KI-Unternehmen

Erfahren Sie, wie die generativen KI-Studiofunktionen der HPE Machine Learning Development Environment Software die erforderliche Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kontrolle für KI-Produktionsanwendungen bieten, die Geschäftsprozesse optimieren und Innovationen fördern.

Komplexität und operativen Overhead verringern

Nutzen Sie KI-/ML-Infrastruktur-Konfigurationen für Verbrauchsoptionen, beschleunigen Sie die Modellentwicklung, machen Sie Ihre KI-/ML-Infrastruktur zukunftssicher und entlasten Sie Ihre Mitarbeiter von Verwaltungsaufgaben und operativem Aufwand.

HPE AI-Modellentwicklungsumgebung kennenlernen

Erhalten Sie detaillierte Informationen, wie die Software Teams für maschinelles Lernen mit Tools der Enterprise-Klasse für die Entwicklung von KI-Modellen unterstützt und vorhersehbare Ergebnisse vom Experiment bis zur Produktionsumgebung im großen Maßstab liefert.

Die nächsten Schritte

Sind Sie startklar? Informieren Sie sich über die Kaufoptionen oder wenden Sie sich an einen HPE Experten, um die beste Lösung für Ihre Geschäftsanforderungen zu finden.

Mehr Möglichkeiten zum Entdecken

KI erschließen

Reduzieren Sie die Komplexität von KI, steigern Sie Ihre Produktivität und überführen Sie Pilotprojekte schneller in die Produktionsumgebung.

HPE Private Cloud AI

Beschleunigen Sie Ihre KI-Einführung vom Pilotprojekt bis hin zum Produktionseinsatz mit einer sofort nutzbaren Private Cloud KI.

HPE Machine Learning Development System

Skalieren Sie das Training von KI-Modellen von der Idee bis zur Ausführung mit minimalen Änderungen am Code oder der Infrastruktur.

Weitere Informationen zur Nutzung der HPE GreenLake Cloud

Die gesamten HPE GreenLake Cloud Services sind über eine einheitliche Steuerungsebene erreichbar. Sie bietet ein konsistentes, offenes und erweiterbares Cloud-Betriebserlebnis für alle Ihre Services und Benutzer – ganz gleich wo sich Workloads und Daten befinden.

Technische Daten

  • Modelle schneller trainieren

    Ermöglicht es ML-Engineers, Modelle schneller zu trainieren. Dabei profitieren sie von verteiltem Training, ohne ihren Modellcode ändern zu müssen.


  • Beseitigung von Komplexität und Kosten

    Ermöglicht ML-Modellentwicklern eine schnellere Time-to-Value, indem IT-Administratoren die Einrichtung, Verwaltung, Sicherung und gemeinsame Nutzung von KI-Rechenclustern erleichtert wird.


  • Verbesserung der Zusammenarbeit in der Datenwissenschaft

    Erleichtert und beschleunigt die Zusammenarbeit von ML-Teams durch einfachere Funktionen zur Modellreproduzierbarkeit und Experimentverfolgung.


  • Flexible Unterstützung der KI-Infrastruktur

    Bietet Unternehmen eine umfassende Infrastrukturflexibilität, da sie in verschiedenen Computing-Umgebungen, wie z. B. in der Cloud und in der KI-Infrastruktur vor Ort ausgeführt werden kann.