HPE Machine Learning Development Environment
Are your model development and MLOps teams spending more time setting up and managing ML infrastructure, rather than building and deploying models to production?
HPE Machine Learning Development Environment as a managed service is a fully managed MLOps platform that allows model developers and researchers to focus on building better models faster by reducing complexity and removing the need to write boilerplate code associated with managing ML infrastructure. It easily integrates with ML frameworks and tools, and supports customers bringing their own AWS or GCP cloud environments.
Our platform also makes it easy for IT and MLOps teams to setup and share AI infrastructure to improve collaboration and productivity for ML teams, while reducing costs.
Train models faster, build more accurate models, efficiently manage and share AI infrastructure, and track and reproduce experiments easily with HPE Machine Learning Development Environment as a managed service.
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Principais recursos
Treine modelos mais rapidamente com estratégias e técnicas de treinamento distribuído de ponta
Defina sua própria lógica para coordenar várias tentativas em um experimento.
Implemente seus próprios algoritmos personalizados de pesquisa de hiperparâmetros, agrupamento, aprendizado ativo, pesquisa de arquitetura neural e aprendizado por reforço.
Compartilhe GPUs e aceleradores com agendamento inteligente e gerenciamento de recursos com. reconhecimento de fluxo de trabalho de machine learning
Execute trabalhos de machine learning e HPC lado a lado no mesmo cluster, com suporte para gerenciadores de carga de trabalho como Slurm ou PBS, e tempos de execução de contêiner seguros como Singularity/Apptainer, Podman ou NVIDIA® Enroot.
Use instâncias pontuais ou preventivos para gerenciar os custos da nuvem.
Rastreie e reproduza seu trabalho com acompanhamento de experimento integrado e registro de modelo
Versão, anotação e organização de modelos treinados para que as equipes de MLOps possam colaborar efetivamente com os desenvolvedores de modelos para gerenciar o ciclo de vida de seus modelos.
Links relacionados
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Ambiente de Desenvolvimento de Machine Learning HPE: implantação
Determined: Plataforma de treinamento de deep learning de código aberto
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