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HPE Ezmeral Machine Learning Ops
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 von HPE Ezmeral Runtime Enterprise und bringt DevOps-ähnliche Agilität in das maschinelle Lernen für 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 geschäftliche Anforderungen in einer Vielzahl von Anwendungsfällen zu reagieren.
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