엔터프라이즈 규모의 기계 학습 운영

HPE Ezmeral ML Ops는 프로세스를 표준화하고 기계 학습 워크플로를 구축, 교육, 배포, 모니터링하기 위한 사전 패키지 툴을 제공하여 ML 라이프사이클의 모든 단계에서 DevOps와 같은 속도와 민첩성을 선사합니다.

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ML Ops용 HPE GreenLake
모델 구축
동영상 보기: HPE Ezmeral Machine Learning Ops
사전 패키징된 셀프 서비스 샌드박스 환경

선호하는 데이터 사이언스 툴로 빠르게 환경을 구축하여 다양한 엔터프라이즈 데이터 리소스를 확인하고 다중 기계 학습 또는 딥 러닝 프레임워크를 동시에 실험하여 해결해야 하는 비즈니스 문제에 가장 잘 맞는 모델을 선택하십시오.

모델 교육
데모 보기: 모델 구축 및 교육
단일 노드 또는 분산된 다중 노드 컨테이너화 환경

개발 및 시험 또는 생산 워크로드를 위한 셀프 서비스, 온디맨드 환경 온프레미스 또는 클라우드 기반 스토리지에서 엔터프라이즈 데이터 리소스에 안전하게 액세스하는 컴퓨팅 및 스토리지가 분리된 고성능 교육 환경입니다.

모델 구축 및 모니터링
데모 보기: 모델 배포
ML 파이프라인에 걸쳐 완전 가시성을 갖춘 컨테이너에 배포

모델의 런타임 이미지(Python, R, H2O, 등)를 컨테이너화된 엔드포인트에 배포하십시오. 모델 레지스트리로 모델 버전을 추적하고 필요한 경우 원활하게 모델을 업데이트합니다. 런타임 리소스 사용에 대한 완전 가시성을 보유하십시오. 모델 성능을 추적, 측정 및 보고하고 각 평가 요청의 입력값과 출력값을 저장하고 검토하십시오. 타사 소프트웨어와 통합해도 모델 정확성과 해석 가능성이 유지됩니다.

협업
데모 보기: 프로젝트 저장소 설정
CI/CD. A/B 테스트 또는 카나리아 테스트

HPE Ezmeral ML Ops는 GitHub와 같은 즉시 사용 가능한 통합 툴로 소스 제어를 활성화합니다. 모델 레지스트리에 다양한 런타임 엔진을 위한 다수의 모델(메타데이터를 갖춘 여러 버전)을 저장합니다. 대규모 배포 전에 모델 검증을 위해 A/B 테스트 또는 카나리아 테스트를 실행합니다. 통합된 프로젝트 저장소로 협업이 쉬워지며 감사 가능성 개선을 위한 계열 추적을 제공합니다.

보안 및 제어
공유 인프라 및 데이터 소스에서의 멀티 테넌시 및 데이터 격리

멀티 테넌시 및 데이터 격리를 활용하여 조직 내에서 각 프로젝트, 그룹 또는 부서 간의 논리적 분리를 보장하십시오. 이 플랫폼은 LDAP, Active Directory 및 Kerberos와 같은 인증 메커니즘 및 엔터프라이즈 보안과 통합됩니다.

하이브리드 구축
하이브리드 클라우드 지원

모든 인프라에서 온프레미스로 또는 여러 퍼블릭 클라우드(Amazon® Web Services, Google® Cloud Platform 또는 Microsoft® Azure)에서 또는 하이브리드 모델에서 HPE Ezmeral ML Ops 소프트웨어를 실행하여 더욱 효과적으로 리소스를 활용하고 운영 비용을 절감하십시오.

  • 53%
    수익성 증가Forrester%3A%20%EA%B8%B0%EA%B3%84%20%ED%95%99%EC%8A%B5%20%EC%9A%B4%EC%98%81%ED%99%94%2C%202020%EB%85%84%206%EC%9B%94
  • 52%
    고객 경험 향상Forrester%3A%20%EA%B8%B0%EA%B3%84%20%ED%95%99%EC%8A%B5%20%EC%9A%B4%EC%98%81%ED%99%94%2C%202020%EB%85%84%206%EC%9B%94
  • 49%
    데이터 과학 성공 사례의 채택 증가Forrester%3A%20%EA%B8%B0%EA%B3%84%20%ED%95%99%EC%8A%B5%20%EC%9A%B4%EC%98%81%ED%99%94%2C%202020%EB%85%84%206%EC%9B%94

HPE ML OPS 기술 동영상

HPE EZMERAL ML OPS 제품 세부 사항

HPE Ezmeral ML Ops는 사전 패키지 툴과 함께 클라우드와 같은 경험을 제공하여 파일럿부터 프로덕션까지의 기계 학습 라이프사이클을 운영하는 플랫폼을 통해 “마지막 단계”의 관문을 극복합니다.

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HPE Ezmeral ML Ops

기계 학습 워크플로를 표준화하고 가속화하는 DevOps와 같은 프로세스를 구현하여 전체 ML 라이프사이클을 지원하도록 HPE Ezmeral Runtime Enterprise의 역량을 확장하는 소프트웨어 솔루션으로, 데이터 과학 팀에 분산된 AI/ML 환경을 위한 원클릭 배포 기능을 제공하고 필요한 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 지원합니다.

성공 사례
Optum 로고

Optum 이사회는 HPE EZMERAL을 사용하여 엔터프라이즈에서 AI와 ML을 통해 비즈니스 성과를 빠르게 끌어올립니다.

Optum 이사회는 HPE Ezmeral 플랫폼의 컨테이너 기반 플랫폼을 사용하여 빅 데이터에서 예측 분석 및 기계 학습을 구축합니다. Optum이 운영을 간소화하고 비용을 절감하면서 미국 내 병원의 환자 치료 수준을 향상한 방법을 알아보십시오.

도전

미국 내 병원이 보유한 빅 데이터를 비즈니스 가치를 제공하는 실제 사용 가능한 인사이트로 변환할 수 있도록 지원합니다.

솔루션

분산 ML과 분석 애플리케이션을 배포하고 스토리지에서 컴퓨팅과 메모리를 분리합니다.

“HPE Ezmeral은 컨테이너화 솔루션으로 더욱 빠른 인사이트 창출 시간을 제공하고 비용을 절감했으며 혁신에 집중할 수 있도록 인력 투입을 줄여 당사가 이 문제를 해결하는 데 도움을 제공했습니다. 이는 당사 조직에 큰 도움이 되었으며 앞으로도 당사와 계속 함께할 것으로 기대하고 있습니다.”

Ramesh Thyagarajan, Executive Director, Advisory Board (Optum)

결과

데이터 중심 인사이트의 경우 운영 효율성을 개선하고 인프라 비용을 절감하며 환자 간호 치료 수준을 향상해야 했습니다. 

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