HPE Machine Learning Development Environment
エンジニアとデータサイエンティストが連携して短時間でより正確なMLモデルを構築し、それらをトレーニングできるようサポートすることにより、データから隠れた有益な情報を見出せます。
機械学習モデル開発を加速
使いやすく高性能なソリューションに各機能がすべて統合されたHPE Machine Learning Development Environmentについてご確認ください。
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。マシン、ネットワーキング、データロード、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して、分散モデルトレーニングを迅速かつ容易に行えるため、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。 デベロッパーはスマート スケジューリングでGPUを有効活用するとともに、スポット インスタンスのシームレスな活用でクラウドのGPUコストを削減できます。
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。結果として、チームは実験結果を容易に解釈し、実験を再現できます。
インフラストラクチャではなく、モデルを構築
MLエンジニアがITインフラストラクチャの管理ではなく、優れたモデルの構築に注力できることをご確認ください。
次のステップ
今すぐ導入できます。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。
HPE GreenLake Edge-to-Cloudプラットフォーム
一切費用のかからない試用版のHPE GreenLakeを入手してください。ガイド付きの実践的な経験を通じて、本番環境のクラウドサービスの詳細をご確認いただけます。HPE GreenLakeプラットフォームを今すぐご確認ください。
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技術仕様
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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。
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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。
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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。
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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。