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    HPE推出HPE ML Ops解决方案 加速AI、ML应用

      [  中关村在线 原创  ]   作者:陈杨

          日前,HPE推出了HPE ML Ops解决方案,该方法可将部署机器学习(ML)和人工智能(AI)工作负载所需的时间从几个月缩短到几天。

    HPE推出HPE ML Ops解决方案 加速AI、ML应用

          据悉,HPE ML Ops是一种基于容器的软件解决方案,可支持本地,混合云和公共云环境中的机器学习生命周期,涵盖了从数据准备和模型构建到培训,部署,监视和协作的整个机器学习生命周期。

          在本质上,该解决方案将带来类似于devop的流程,该流程可以标准化机器学习工作流程并加快部署速度。

         同时,HPE ML Ops解决方案还扩展了BlueData EPIC容器软件平台的功能,该平台为数据科学团队按需访问容器化环境提供了分布式AI,ML和分析功能。

         此外,该解决方案还可以与包括Keras,MXNet,PyTorch和TensorFlow在内的各种开源机器学习和深度学习框架一起使用,还可以与来自生态系统软件合作伙伴(例如Dataiku和H2O.ai)的商业机器学习应用程序配合使用。

          对此,HPE高级副总裁兼混合IT首席技术官Kumar Sreekanti说:“只有可操作的机器学习模型才能提供业务价值。借助HPE ML Ops,我们提供了唯一的企业级解决方案,可为本地和混合云部署实施端到端机器学习生命周期。我们为机器学习带来了DevOps的速度和敏捷性,为企业中的AI提供了更快的价值实现时间。”

          具体而言,HPE ML Ops解决方案提供:

    • 模型构建:用于ML工具和数据科学笔记本的预打包,自助式沙箱环境

    • 模型培训:可扩展的培训环境,可安全访问数据

    • 模型部署:具有可重复性的灵活,快速部署

    • 模型监控:整个ML模型生命周期的端到端可见性

    • 协作:通过代码,模型和项目存储库启用CI / CD工作流

    • 安全性和控制:与企业身份验证机制集成的安全多租户

    • 混合部署:支持本地,公共云或混合云。

          “从零售业到银行业到制造业再到医疗保健业等等,几乎所有行业都在采用或研究AI / ML来开发创新产品和服务并获得竞争优势,” IDC AI战略计划副总裁Ritu Jyoti说道。“尽管大多数企业都在加快其AI / ML项目的构建和培训阶段,但他们仍在努力实现从PoC到试点再到生产部署和监控的整个ML生命周期。”而HPE ML Ops通过其基于容器的,与平台无关的产品来解决整个ML生命周期,从而缩小了这一差距-支持一系列ML运营要求,加快获得洞察的总体时间并推动业务发展。”

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