エンタープライズ規模で機械学習を処理
HPE Ezmeral ML Opsはプロセスを標準化します。また、機械学習ワークフローを構築、トレーニング、展開、監視する、パッケージ化されたツールが用意されており、MLライフサイクルのすべてのフェーズでDevOpsのようなスピードとアジリティを実現します。
- モデル構築
- モデルのトレーニング
- モデルの展開と監視
- コラボレーション
パッケージ済みの、セルフサービスのサンドボックス環境
任意のデータサイエンスツールで素早く環境を立ち上げて様々な企業データソースを探索し、同時に複数の機械学習または深層学習フレームワークを実験して、解決する必要があるビジネスの問題に対して最適なモデルを選択することができます。
HPE Ezmeral Early Accessでは、開発者は新製品をリリース前に試用し、新機能を実際に体験することができます。
単一ノードまたは分散型マルチノードのコンテナ化環境
開発およびテストまたは本番のワークロードに向けたセルフサービスのオンデマンド環境です。コンピュートとストレージが分離された、オンプレミスまたはクラウドベースのストレージに保存された企業の共有データソースに安全にアクセス可能な高パフォーマンスのトレーニング環境です。
マルチテナンシーとデータ分離によって組織内の各プロジェクト、グループ、または部門を論理的に分離できるようにします。このプラットフォームには、LDAP、Active Directory、Kerberosなどのエンタープライズセキュリティおよび認証メカニズムが統合されています。
コンテナに展開し、MLパイプライン全体を完全に可視化
モデルのランタイムイメージをコンテナ化したエンドポイントに展開。モデルレジストリにより、モデルのバージョンを管理し、必要なときにモデルをシームレスに更新。ランタイムリソースの使用状況を完全に可視化できます。モデルのパフォーマンスを追跡、測定、報告し、各スコアリングの要求に対して入力と出力を保存および検査します。サードパーティのソフトウェアのレポートモデルの正確性および解釈性と統合されています。
HPE Ezmeral ML Opsソフトウェアは、オンプレミスのあらゆるインフラストラクチャ、複数のパブリッククラウド (Amazon® Web Services、Google® Cloud Platform、Microsoft® Azure)、またはハイブリッドモデルで実行できるため、より効率的にリソースを使用して運用コストを削減することが可能です。
CI/CD。A/Bテストおよびカナリアテスト
HPE Ezmeral ML Opsでは、GitHubなどのすぐに使用できる統合ツールによってソースを制御できます。様々なランタイムエンジンの複数のモデル (複数のバージョンとメタデータ) をモデルレジストリに保存できます。A/Bテストまたはカナリアテストを実施して、大規模な展開の前にモデルを検証できます。統合済みのプロジェクトレポジトリによってコラボレーションが容易になり、系統追跡によって監査性を向上できます。
- 53%収益の拡大
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HPE Ezmeral ML Ops 技術解説ビデオ
HPE Ezmeral ML Ops 製品詳細
パッケージ化されたツールを搭載し、クラウドのようなエクスペリエンスを提供するプラットフォームであるHPE Ezmeral ML Opsが、「ラストワンマイル」の課題を解消し、試用運転から本番環境まで、機械学習ライフサイクル全体で確実な運用化を実現します。
DevOpsのようなプロセスを実装し、機械学習のワークフローを標準化および高速化することで、MLライフサイクル全体を支援できるようにHPE Ezmeral Runtime Enterpriseの機能を拡張するソフトウェアソリューションです。このソリューションにより、データサイエンスチームはワンクリックで分散型AI/ML環境を展開し、必要なデータに安全にアクセスできます。
[無料] HPE Ezmeral ML Ops オンデマンド学習
HPE Ezmeral ML Opsをオンデマンドコースで紹介します。ここでは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) に関する基礎知識、テクノロジーの実習経験を提供します。MLプロジェクトのうち本番環境に投入されるのは、推定20%に留まります。AIとMLに関する基本概念と学習アルゴリズムの活用方法を確認しましょう。