HPE Machine Learning Development Environment Software

世界各地に分散しているチームが、Alモデルをセキュアかつ効率的に開発、トレーニング、最適化できるよう支援します。

HPE Machine Learning Development Environment Softwareの製品デモ

機械学習モデル開発を加速

HPEの使いやすくパフォーマンスに優れたモデリングソリューションに統合される幅広い機能の詳細をご確認ください。

複雑なAIインフラストラクチャではなく、AIモデルの開発に注力することができます。

MLエンジニアはモデルのトレーニングを高速化し、モデルのコードを変更せずに分散トレーニングを活用できるようになります。マシン、ネットワーキング、データのロード、およびフォールトトレランスのプロビジョニングを管理することで、チームはあらゆる規模でトレーニングを行うことができるため、分散モデルトレーニングを迅速かつ容易に行うことができます。 

生成AIの実現

生成AIアプリケーションの開発に必要とされるシンプルさ、スピード、規模、制御を実現することで、ビジネスプロセスを合理化し、イノベーションを促進できるようになります。

セキュリティと共同作業の強化

複数のユーザー、プロジェクト、企業、機関にわたるセキュアで効率的なAI開発の共同作業が可能になることで、より正確でより偏りの少ないモデルを実現できるようになります。

お客様事例

複雑さではなくAIを創出

複雑さやオーバーヘッドに対処するのではなく、どのようにしてAIモデルの目標を実現することに注力できるかをご確認ください。

生成AI企業への変革

HPE Machine Learning Development Environment Softwareの生成AIスタジオ機能は、ビジネスプロセスを合理化し、イノベーションを促進するAI本稼働アプリケーションに必要とされる、スピード、規模、制御を提供することに特化した設計となっています。

複雑さと運用上のオーバーヘッドを軽減

AI/MLインフラストラクチャの消費オプションの構成を活用し、モデル開発期間を短縮し、将来性を考慮したAI/MLインフラストラクチャの構築を支援して、管理スタッフの配置に関する問題やプロセスの負担を軽減します。

HPEのALモデル開発環境の詳細

このソフトウェアは、実験段階から大規模な本稼働までの予測可能な結果を提供するエンタープライズグレードのAlモデル開発ツールにより機械学習チームを支援します。その詳細をご確認ください。

会議の合間に休憩を取っているインフルエンサーの写真

次のステップ

次の一歩をHPEとともに 購入オプションを検討したり、HPEのエキスパートを交えてビジネスニーズに最適なソリューションを特定したりすることもできます。

その他の関連情報

AIの活用

複雑なAI展開を簡素化して生産性を高め、パイロットから本番環境まで迅速に移行できるようになります。

HPE Private Cloud AI

ターンキーのAIプライベートクラウドにより、AIのパイロット運用から本稼働への移行を加速できます。

HPE Machine Learning Development System

最小限のコードの書き換えやインフラストラクチャの変更で、アイデアを創出して成果を得るまでAIモデルのトレーニングを拡張できます。

HPE GreenLakeクラウドプラットフォームソフトウェアのスクリーンショット。

HPE GreenLakeクラウドエクスペリエンスの詳細はこちら

すべてのHPE GreenLakeクラウドサービスには、一元的なコントロールプレーンを通じてアクセスでします。これにより、ワークロードとデータが配置されているあらゆる場所で、すべてのサービスとユーザーに対してオープンで一貫性があり拡張性に優れたクラウド運用エクスペリエンスが実現します。

技術仕様

  • モデルのトレーニングの迅速化

    MLエンジニアはモデルコードを変更せずに分散トレーニングを活用でき、モデルのトレーニングを高速化することができます。


  • 複雑さを解消してコストを削減

    IT管理者によるAIコンピュート クラスターのセットアップ、管理、セキュリティ確保、共有が容易になるため、MLモデル開発者による価値実現までの時間を短縮できます。


  • データサイエンスとのコラボレーションの強化

    モデルの簡単な再現と実験の追跡などの機能によって、MLチームのコラボレーションが容易になり、迅速化します。


  • 柔軟なAIインフラストラクチャ サポート

    クラウド、オンプレミスなど多様なコンピュート環境でAIインフラストラクチャを実行できるため、企業におけるインフラストラクチャの柔軟性が広がります。