企业级协作和 ML 模型训练
在机器学习团队之间实现安全且经济高效的协作
HPE 机器学习开发环境基于广受欢迎的开源 Determined 训练平台而构建，能够消除与机器学习模型开发相关的复杂性和成本，有助于开发人员和科学家专注于创新。我们的平台可通过删除基础设施代码编写需求，加快生产速度，并使设置、管理、保护和共享人工智能 (AI) 计算群集变得更加轻松。通过 HPE 机器学习开发环境，您可以：
- 更快地训练模型
- 构建更精确的模型
- 管理 GPU 成本
- 跟踪和再现实验
实现任何规模的训练
在保留模型代码的情况下借助分布式训练，HPE 机器学习开发环境可用于管理机器的配置、网络、数据加载和容错情况，使分布式模型训练变得快速而轻松。
自动搜索高质量模型
您可以通过 HPE 机器学习开发环境无缝编排的可扩展超参数搜索，更快地构建更准确的模型。先进的调优算法与超参数搜索可视化相结合，减少了搜索更佳模型所需的时间和成本。
分析结果
轻松解读您的实验结果，利用项目跟踪功能再现您的实验，并使用 HPE 机器学习开发环境的内置模型注册表部署您的模型。
共享群集资源
轻松地与您的团队共享内部部署或云 GPU。HPE 机器学习开发环境的群集调度功能为机器学习和无缝即时型实例提供了一流支持。
HPE 于 2021 年 6 月收购了 Determined，HPE 机器学习开发环境正是基于该平台构建的开源机器学习训练平台。模型开发人员可以在开源版本的 Determined 上开始训练模型，从而轻松运行、扩展和共享实验。得益于 Determined 的强大功能，HPE 机器学习开发支持企业规模的训练。除了高级支持外，它还提供了出色的安全性以及先进的监控和观测工具。
基于开源软件，面向企业开发
HPE 机器学习开发环境是一个功能完善的机器学习训练平台，可供团队进行企业级协作和模型训练。基于 Determined 开源深度学习训练平台的强大功能构建而成，HPE 机器学习开发环境提供更多的高级安全功能（如通过 SAML 进行单点登录 (SSO) 和通过 SCIM 自动进行用户配置），另外还有我们的 ML 和分布式系统专家团队提供高级支持。
训练模型仅需几小时甚至几分钟，而无需数天乃至数周
更快地传递模型，开展更多科学工作
借助我们的机器学习平台，训练模型仅需几小时甚至几分钟，而无需数天乃至数周。
专注于研究和模型
无需再手动进行超参数调优、重新运行问题作业等艰巨任务，也无需再担心硬件资源问题。
由专家打造，面向专业团队
我们致力于研究机器学习科学，是 ML 工作流程生产化领域的领导者，我们迫切地希望能够帮助您的团队不断发展壮大。
从团队、基础设施到工具 - 我们提供全方位支持
出色的兼容性
HPE 机器学习开发环境可与 PyTorch、TensorFlow 和 Keras 等领先的机器学习框架协同运行。我们支持各种数据存储系统，可以轻松地将模型导出到下游服务系统。
您的基础设施您做主
无论您的硬件位于云端还是本地，我们的平台都能与之轻松集成。
充分利用硬件
我们致力于研究机器学习科学，是 ML 工作流程生产化领域的领导者，我们迫切地希望能够帮助您的团队不断发展壮大。