APRENDIZAJE AUTOMÁTICO OPERATIVO A ESCALA EMPRESARIAL
HPE Ezmeral ML Ops estandariza procesos y proporciona herramientas preempaquetadas para construir, acoplar, desplegar y monitorear flujos de trabajo de aprendizaje automático en cada etapa del ciclo de vida de ML, con una velocidad y agilidad similares a las de DevOps.
- Creación de modelos
- Entrenamiento del modelo
- Implementación y supervisión de modelos
- Colaboración
Entornos de prueba en autoservicio preempaquetados
Pon en marcha rápidamente entornos con tus herramientas de data science preferidas para descubrir una serie de fuentes de datos de las empresas y, al mismo tiempo, experimentar con los marcos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para escoger el modelo más adecuado para abordar tus problemas empresariales.
HPE Ezmeral Early Access permite a los desarrolladores probar nuevos productos antes de su lanzamiento. De este modo, pueden experimentar directamente las nuevas características y funcionalidades.
Entornos contenedorizados distribuidos de nodo único o multinodo
Entornos de autoservicio bajo demanda para desarrollo y pruebas, o para cargas de trabajo de producción. Entornos de formación de gran rendimiento, con separación de almacenamiento y procesamiento, que permiten un acceso seguro a las fuentes de datos empresariales compartidas en el almacenamiento local y basado en la nube.
Aprovecha el aislamiento de datos y los multiinquilinos para garantizar una separación lógica entre proyectos, grupos o departamentos de la organización. La plataforma se integra con la seguridad empresarial y los mecanismos de autenticación como LDAP, Active Directory o Kerberos.
Implementa en los contenedores con visibilidad completa en todo el pipeline de aprendizaje automático
Implementa la imagen de tiempo de ejecución del modelo (Python, R, H2O, etc.) en un punto final contenedorizado. Con el registro de modelo, las versiones de seguimiento del modelo y los modelos de actualización sin interrupciones según necesidad. Obtén visibilidad completa del uso de los recursos de tiempo de ejecución. Realiza un seguimiento, mide e informa sobre el rendimiento del modelo, y ahorra e inspecciona las entradas y salidas de datos para cada solicitud de puntuación. La integración con software de terceros proporciona interpretabilidad y precisión del modelo.
Ejecuta el software HPE Ezmeral ML Ops de forma local en cualquier infraestructura, en varias nubes públicas (Amazon® Web Services, Google® Cloud Platform, o Microsoft® Azure) o en un modelo híbrido, lo que proporciona un uso más efectivo de los recursos y costes operativos inferiores.
CI/CD. Prueba A/B o prueba Canary
HPE Ezmeral ML Ops permite el control de fuentes gracias a herramientas de integración listas para usar como GitHub. Almacena múltiples modelos (múltiples versiones con metadatos) para varios motores de tiempo de ejecución en el registro de modelo. Ejecuta pruebas A/B o pruebas Canary para validar el modelo antes de las implementaciones a gran escala. Un repositorio de proyectos integrado facilita la colaboración y proporciona seguimiento de los antecedentes para mejorar la auditoría.
- 53%mayor rentabilidad
Forrester%3A%20Operacionaliza%20el%20aprendizaje%20autom%C3%A1tico%2C%20junio%20de%202020 - 52%mejor experiencia del cliente
Forrester%3A%20Operacionaliza%20el%20aprendizaje%20autom%C3%A1tico%2C%20junio%20de%202020 - 49%adopción óptima de las mejores prácticas de data science
Forrester%3A%20Operacionaliza%20el%20aprendizaje%20autom%C3%A1tico%2C%20junio%20de%202020
DETALLES DEL PRODUCTO HPE EZMERAL ML OPS
HPE Ezmeral ML Ops ayuda a las empresas a superar los desafíos de último momento, con una plataforma de código abierto que ofrece una experiencia similar a la nube combinada con herramientas preempaquetadas para operacionalizar el aprendizaje automático, desde el proyecto piloto hasta la producción.
HPE Ezmeral ML Ops
Una solución de software que amplía las capacidades de HPE Ezmeral Runtime Enterprise para dar soporte a todo el ciclo de vida de ML mediante la implementación de procesos similares a los de DevOps para estandarizar y acelerar los flujos de trabajo de aprendizaje automático, proporcionando a los equipos de ciencia de datos un despliegue con un solo clic para los entornos distribuidos de IA/ML y un acceso seguro a los datos que necesitan.
ML OPS: APRENDIZAJE BAJO DEMANDA
Descubre HPE Ezmeral ML Ops con los cursos bajo demanda que proporcionan conocimientos básicos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), así como experiencia técnica práctica. Se estima que solo el 20% de los proyectos de aprendizaje automático llegan a la etapa de producción. Descubre los conceptos básicos de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) y cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje.