HPE Machine Learning Development Environment

Decken Sie verborgene Erkenntnisse mithilfe Ihrer Daten auf, indem Sie Engineers und Data Scientists bei der Zusammenarbeit helfen, um genauere ML-Modelle zu erstellen und schneller zu trainieren.

Beschleunigung der ML-Modellentwicklung

Erfahren Sie mehr über die zahlreichen Funktionen, die in die benutzerfreundliche Hochleistungslösung der HPE Machine Learning Development Environment integriert sind.

Modelle schneller trainieren

Ermöglichen Sie es ML-Engineers, Modelle schneller zu trainieren. Dabei profitieren sie von verteiltem Training, ohne ihren Modellcode ändern zu müssen. Dadurch wird Teams das Training in jedem beliebigen Umfang ermöglicht, indem sie die Bereitstellung von Maschinen, Netzwerke, Datenladeprozesse und Fehlertoleranz handhaben. So wird das verteilte Trainieren von Modellen schnell und einfach.

Komplexität und Kosten beseitigen

Ermöglichen Sie ML-Modellentwicklern eine schnellere Time-to-Value, indem IT-Administratoren die Einrichtung, Verwaltung, Sicherung und gemeinsame Nutzung von KI-Computing-Clustern erleichtert wird.  Entwickler können ihre GPUs dank intelligenter Planung optimal nutzen und die Cloud-GPU-Kosten durch die nahtlose Verwendung von Spot-Instanzen reduzieren.

Verbesserung der Zusammenarbeit in der Datenwissenschaft

Erleichtern und beschleunigen Sie die Zusammenarbeit von ML-Teams durch einfachere Funktionen zur Modellreproduzierbarkeit und Experimentverfolgung. So sind Teams in der Lage, Ergebnisse von Experimenten leicht zu interpretieren und Experimente zu reproduzieren.

Erstellen Sie Modelle, keine Infrastruktur

Erfahren Sie, wie sich ML-Engineers auf die Entwicklung besserer Modelle konzentrieren können, statt auf die Verwaltung der IT-Infrastruktur.

Gesundheitswesen neu definiert

KI und maschinelles Lernen haben neue medizinische Methoden ermöglicht, die offen und kollaborativ sind und schneller bessere Erkenntnisse ermöglichen.

Skalierung des Trainings von KI-Modellen von der Idee bis zum Umsetzung

Beschleunigen Sie die Time-to-Value für KI-Modellentwickler, wodurch die Markteinführungszeit reduziert und die Poduktivität der KI-Teams drastisch erhöht wird.

Ihr nächster Durchbruch mit KI im großen Maßstab

Definieren Sie KI-Experimente mit KI im großen Maßstab neu. Erfahren Sie, wie Sie Ihre KI-Projekte nahtlos durch verteiltes Training und kollaborative Ressourcen für Ihre KI-Projekte erweitern können.

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.

Ausgewählte Produkte

Wandeln Sie Daten in intelligente Informationen um

Eine zentrale Datenquelle, die intelligente Entscheidungen und Empfehlungen für Kunden ermöglicht.

HPE Software

Gewinnen Sie Mehrwert und Einblicke aus Daten vom Edge bis zur Cloud.

HPE Machine Learning Data Management Software

Erfahren Sie, wie das HPE Machine Learning Data Management System Ihre Datenverarbeitung für KI-Modelle beschleunigen kann.

HPE GreenLake, die Edge-to-Cloud-Plattform

Machen Sie mit HPE GreenLake einen kostenlosen, unverbindlichen Test Drive. Dieses angeleitete, praktische Erlebnis ermöglicht Ihnen, Cloud-Services in einer echten Produktionsumgebung zu erkunden. HPE GreenLake-Plattform jetzt kennenlernen.

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.