HPE выпустила новое решение для машинного обучения
Hewlett Packard Enterprise (HPE) анонсировала программное контейнерное решение корпоративного класса HPE ML Ops, созданное для поддержки полного жизненного цикла модели машинного обучения (МО) для локального размещения и облачного – публичного или гибридного.
Это процесс, подобный DevOps, для стандартизации рабочих процессов машинного обучения и ускорения развертывания систем искусственного интеллекта (ИИ) с нескольких месяцев до нескольких дней. HPE ML Ops расширяет возможности программной платформы BlueData EPIC, использующей программные контейнеры, тем самым предоставляя специалистам по интеллектуальному анализу данных доступ по запросу к контейнерным средам для работы с распределенным ИИ/МО и аналитикой.Возможности решения заключаются в следующем:
-
Построение модели: предварительно подготовленные среды и самообслуживающиеся песочницы для тестирования инструментов МО и ведения записей об анализе данных;
-
Обучение модели: масштабируемая среды для обучения с безопасным доступом к данным;
-
Развертывание модели: гибкое и быстрое развертывание с функцией воспроизводимости;
-
Мониторинг модели: полноценный обзор всего жизненного цикла модели МО;
-
Взаимодействие: организация рабочих процессов непрерывной интеграции и доставки (CI/CD) с помощью репозиториев для кода, моделей и проектов;
-
Безопасность и контроль: безопасная многопользовательская среда с интеграцией в механизмы аутентификации предприятия;
-
Гибридное развертывание: поддержка локального размещения и облачного – публичного или гибридного.
HPE ML Ops совместимо с различными системами машинного и глубокого обучения с открытым исходным кодом, включая Keras, MXNet, PyTorch и TensorFlow, а также с коммерческими приложениями МО в рамках ПО партнерской экосистемы, в том числе на таких платформах, как Dataiku и H2O.ai.
Решение доступно уже сейчас по подписке, наряду с другими услугами HPE Pointnext и службой поддержки.