Carregando...
true

Mais informações

Ordenar por:
1 - 10 de 20 itens
HPE Machine Learning Ops 1yr Select Subscription 24x7 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 1yr Select Subscription 24x7 Support E-LTU

R4T64AAE

HPE Machine Learning Ops 1yr Select Subscription 9x5 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 1yr Select Subscription 9x5 Support E-LTU

R4T65AAE

HPE Machine Learning Ops 1yr Universal Subscription 24x7 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 1yr Universal Subscription 24x7 Support E-LTU

R4T74AAE

HPE Machine Learning Ops 1yr Universal Subscription 9x5 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 1yr Universal Subscription 9x5 Support E-LTU

R4T75AAE

HPE Machine Learning Ops 2yr Select Subscription 24x7 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 2yr Select Subscription 24x7 Support E-LTU

R4T66AAE

HPE Machine Learning Ops 2yr Select Subscription 9x5 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 2yr Select Subscription 9x5 Support E-LTU

R4T67AAE

HPE Machine Learning Ops 2yr Universal Subscription 24x7 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 2yr Universal Subscription 24x7 Support E-LTU

R4T76AAE

HPE Machine Learning Ops 2yr Universal Subscription 9x5 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 2yr Universal Subscription 9x5 Support E-LTU

R4T77AAE

HPE Machine Learning Ops 3yr Select Subscription 24x7 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 3yr Select Subscription 24x7 Support E-LTU

R4T68AAE

HPE Machine Learning Ops 3yr Select Subscription 9x5 Support E-LTU

HPE Machine Learning Ops 3yr Select Subscription 9x5 Support E-LTU

R4T69AAE

Página 1 de 2

O que há de novo?

  • Conte com o poder dos contêineres para criar pilhas complexas de machine learning e deep learning, incluindo os kits de ferramentas de ML e DL TensorFlow, Apache Spark no Yarn com Kerberos, H2O e Python.
  • Acelere ambientes de treinamento distribuídos, expansíveis, de ML e de DL em poucos minutos, não em meses — no local, na nuvem pública ou em um modelo híbrido.
  • Use sua escolha de ferramentas para dar suporte até mesmo ao fluxo de ML mais complexo. Por exemplo, comece com a preparação de dados no Spark, seguida pelo treinamento no TensorFlow nas GPUs, e faça a implementação nas CPUs com o tempo de execução do TensorFlow.
  • Implemente processos de CI/CD para seus projetos de ML com um registro de modelo. O registro de modelo armazena modelos e versões criados no HPE ML Ops e também aqueles criados por meio de outras ferramentas/plataformas.
  • Aumente a confiabilidade e a capacidade de reprodução de projetos de ML em um repositório de projetos compartilhados (GitHub).
  • Implemente modelos na produção com uma implementação completa, confiável, expansível e altamente disponível, que também conta com dimensionamento automático pronto para uso e equilíbrio de carga.

Principais recursos

Rendimento acelerado

Gerencie e provisione a infraestrutura por meio de uma interface de usuário gráfica intuitiva.

Provisione ambientes de desenvolvimento, teste ou produção em poucos minutos, não em dias.

Integre novos cientistas de dados rapidamente com as opções de ferramentas e linguagens deles, sem ter que criar ambientes de desenvolvimento em silos.

Maior produtividade

Os cientistas de dados conseguem se dedicar à criação de modelos e à análise de resultados, em vez de esperar pela conclusão de trabalhos de treinamento.

A BlueData, adquirida recentemente pela Hewlett Packard Enterprise, ajuda a garantir que não haja qualquer perda de precisão ou degradação de desempenho em ambientes com vários locatários.

Aumente a colaboração e a capacidade de reprodução com código compartilhado, projetos e repositórios de modelos.

Risco reduzido

Segurança de nível empresarial e controles de acesso em dados e na computação.

O acompanhamento da linhagem permite governar o modelo e auditar a conformidade regulatória.

As integrações com software de terceiros permitem capacidade de interpretação.

As implementações de alta disponibilidade ajudam a garantir que os aplicativos essenciais não falhem.

Flexível e elástico

Implemente no local, na nuvem ou em um modelo híbrido para atender aos seus requisitos de negócios.

Dimensionamento automático de clusters para atender aos requisitos de cargas de trabalho dinâmicas.

* O Preço pode variar com base no revendedor local.

Como podemos ajudar?

Informações, respostas e soluções, sempre que você precisar. Em caso de dúvidas, envie um e-mail para hpestore.quote-request@hpe.com

Podem ser adicionados no máximo 4 itens para comparação.