Ähnlich wie bei der Softwareentwicklung vor DevOps wenden Data-Science-Organisationen immer noch viel Zeit und Mühe auf, wenn sie Projekte von der Entwicklung in die Produktion verlagern. Die Modellversionskontrolle und Code-Freigabe erfolgt manuell, und es fehlt an Standardisierung bei Tools und Frameworks, was die Etablierung von Modellen für das maschinelle Lernen auf dem Produktmarkt mühsam und zeitaufwendig macht. HPE Ezmeral Machine Learning Ops (HPE Ezmeral ML Ops) erweitert die Funktionen der HPE Ezmeral Container Platform und bringt DevOps-ähnliche Agilität in das maschinelle Lernen im Unternehmen. Mit HPE Ezmeral ML Ops können Unternehmen DevOps-Prozesse zur Standardisierung ihrer ML-Workflows implementieren. HPE Ezmeral ML Ops bietet den Data Science Teams eine Plattform für ihre End-to-End Data Science-Anforderungen mit der Flexibilität, ihre Workloads für maschinelles Lernen oder Deep Learning (DL) vor Ort, in mehreren Public Clouds oder in einem Hybridmodell auszuführen und auf dynamische Geschäftsanforderungen in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zu reagieren.
Nehmen Sie Verwaltung und Bereitstellung von Infrastruktur über eine intuitive grafische Benutzeroberfläche vor.
Stellen Sie Entwicklungs-, Test- oder Produktionsumgebungen in Minuten statt in Tagen bereit.
Binden Sie neue Data Scientists schnell mit ihrer Auswahl an Tools und Sprachen ein, ohne isolierte Entwicklungsumgebungen zu schaffen.
Data Scientists verbringen ihre Zeit damit, Modelle zu erstellen und Ergebnisse zu analysieren, anstatt auf die Fertigstellung von Trainingsaufgaben zu warten.
Die HPE Ezmeral Container Platform hilft dabei sicherzustellen, dass in Multi-Tenancy-Umgebungen Genauigkeit und Leistung nicht verloren gehen.
Verbessern Sie die Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit mit gemeinsamen Code-, Projekt- und Modell-Repositorys.
Sicherheits- und Zugriffskontrollen auf Unternehmensebene für Rechenaufgaben und Daten.
Lineage Tracking bietet eine modellhafte Governance und Auditierbarkeit für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Integrationen mit Software von Drittanbietern bietet Interpretierbarkeit.
Hochverfügbare Bereitstellungen helfen sicherzustellen, dass kritische Anwendungen nicht ausfallen.
Stellen Sie On-Premise-, Cloud- oder Hybridmodelle bereit, um Ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
Automatische Skalierung von Clustern zur Erfüllung der Anforderungen dynamischer Workloads.
Kubernetes® ist eine eingetragene Marke der Linux Foundation in den USA und anderen Ländern und wird in Übereinstimmung mit einer von der Linux Foundation gewährten Lizenz verwendet. LINUX FOUNDATION und YOCTO PROJECT sind eingetragene Marken der Linux Foundation.
