HPE Ezmeral ML Ops 

Eine ML Ops-Lösung, mit der Sie Modelle in DevOps-ähnlicher Geschwindigkeit sowie Agilität entwickeln, trainieren und implementieren können, um den Maschinenlern-Lebenszyklus zu operationalisieren und Ihre Workloads zu beschleunigen.

Operationalisierung des maschinellen Lernens im Enterprise-Maßstab

HPE Ezmeral ML Ops standardisiert Prozesse und bietet vorkonfektionierte Tools zum Entwickeln, Trainieren, Implementieren sowie Überwachen von Maschinenlern-Workflows mit DevOps-ähnlicher Geschwindigkeit und Agilität in jeder Phase des ML-Lebenszyklus.

Kürzere Time-to-Value

Binden Sie und stellen Sie Entwicklungs-, Test- oder Produktionsumgebungen in Minuten statt in Tagen bereit. Integrieren Sie neue Data Scientists ohne neue isolierte Entwicklungsumgebungen umgehend ein.

Höhere Produktivität

Lassen Sie Ihr Team weiterhin Modelle erstellen und Ergebnisse analysieren, anstatt darauf zu warten, dass Schulungsaufträge erstellt werden, und stellen Sie gleichzeitig sicher, dass keine Einbußen bei der Genauigkeit oder Leistung auftreten.

Risiken verringern

Profitieren Sie von Sicherheit und Zugriffskontrollen der Enterprise-Klasse, verfolgen Sie die Historie für Modell-Governance und Nachvollziehbarkeit nach und vertrauen Sie auf hochverfügbare Bereitstellungen, um die Ausfallsicherheit von unternehmenskritische Anwendungen sicherzustellen.

Erzielen Sie Flexibilität und Elastizität

Stellen Sie On-Premises-, Cloud- oder Hybridmodelle bereit, um Ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Automatische Skalierung von Clustern zur Erfüllung der Anforderungen dynamischer Workloads durch HPE Ezmeral ML Ops.

Kundenmeinungen

HPE Ezmeral ML Ops in Aktion

HPE Ezmeral ML Ops bewältigt die „letzte Meile“ mithilfe einer Plattform, die eine Cloud-ähnliche Erfahrung in Kombination mit vorgefertigten Tools bietet, um den Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu operationalisieren – vom Pilotprojekt bis zur Produktionsumgebung. Erfahren Sie in den Demons mehr zur Funktionsweise.

Modellerstellung und -training mit HPE ML Ops

Erfahren Sie, wie Sie ein Modell in einem Jypyter Notebook in ML Ops erstellen und trainieren, indem Sie die in der Ezmeral Container Platform integrierte EPIC-Container-Orchestrierungsoption verwenden.

Modellbereitstellung mit HPE ML Ops

Erkunden Sie das Modellmanagement und die Modellbereitstellung in ML Ops unter Verwendung der in die Ezmeral Container Platform integrierten EPIC-Container-Orchestration.

Einrichten eines Projekt-Repositorys mit HPE Ezmeral ML Ops

Erfahren Sie, wie Sie mit der in der Ezmeral Container Platform integrierten EPIC-Container-Orchestration neue Projekt-Repositories in ML Ops erstellen oder bestehende aktualisieren 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.

ML Ops on demand lernen

Lernen Sie HPE Ezmeral ML Ops in On-demand-Kursen kennen, die grundlegende Kenntnisse über künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und praktische technische Erfahrung vermitteln. Nur rund 20 % der ML-Projekte werden in einer Produktionsumgebung umgesetzt. Lernen Sie daher die Grundkonzepte von KI und ML und die Funktionsweise von Lernalgorithmen kennen.