企业规模的运营机器学习
赋予 ML 工作流程 DevOps 般的速度和敏捷性，并为机器学习生命周期的各个阶段提供支持：从沙盒实验和 ML/DL 框架选择，到针对容器化分布式群集的模型培训，再到在生产中部署和跟踪模型，所有环节无一遗漏。
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HPE Ezmeral ML 运营事实呈现
如何快速成就数据科学的未来？ 了解 HPE Ezmeral ML 运营，其可将模型部署时间从数年缩短为几个月，而且现在以服务化形式提供。是时候发掘数据潜力来实现机器学习的种种可能。
用于 ML 生命周期的基于容器的解决方案
在 ML 生命周期中标准化各个流程，以构建、培训、部署和监控机器学习模型。
模型构建
这是一个容器化沙盒环境，其中包含各种机器学习和深度学习应用和工具。
探索
模型培训
能够安全访问大数据的可扩展培训环境
探索
模型部署与监控
可进行端到端监控的灵活且可扩展的端点部署
探索
协作
使用代码、模型和项目存储库来启用 DevOps 般的流程
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安全和控制
与企业身份验证机制集成的安全多租户
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混合部署
在本地、云或混合模型中构建、培训和部署模型
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- 53提高利润率 1
- 52提升客户体验 2
- 49提高数据科学最佳实践利用率 3
更快实现 AI/ML 的价值
慧与为数据科学团队的分布式 AI/ML 环境提供一键部署，并确保安全访问所需数据。
成功案例展示
ADVISORY BOARD (OPTUM) 使用 BLUEDATA，借助企业中的 AI 和 ML 改善业绩
Advisory Board (Optum) 使用来自慧与 BlueData 团队平台的基于容器的平台，部署了基于大数据的预测性分析和机器学习。了解他们如何优化运营并削减成本，同时改善美国医院的患者护理。
挑战
帮助美国各地医院将其大数据转化为可付诸行动的见解，从而实现业务价值。
解决方案
分布式 ML 和分析应用的部署，以及计算和内存与存储的分隔。
“BlueData 通过其容器化解决方案帮助我们应对了这些挑战，该解决方案可加快获取深刻见解的速度、降低我们的成本并使我们的员工专注于创新。这给我们的组织带来了巨大的回报，我们期待着继续与慧与携手并进。”
Advisory Board (Optum) 执行董事 Ramesh Thyagarajan
成果
公司要提高运营效率、降低基础设施成本并改善患者护理，就迫切需要数据驱动型深刻见解。