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HPE Ezmeral Machine Learning Ops
Tout comme pour le développement de logiciels antérieurs DevOps, les entreprises de science des données consacrent encore beaucoup de temps et d’efforts lors du transfert de projets du développement à la production. Le contrôle de version de modèle et le partage de code sont manuels et les outils et les structures manquent de standardisation, ce qui rend fastidieux et chronophage la production de modèles de machine learning. HPE Ezmeral Machine Learning Ops (HPE Ezmeral ML Ops) étend les fonctionnalités de HPE Ezmeral Runtime Enterprise et apporte une agilité de type DevOps au machine learning d’entreprise.
Avec HPE Ezmeral ML Ops, les entreprises peuvent mettre en œuvre des processus DevOps pour normaliser leurs flux de travail ML (Machine Learning).
HPE Ezmeral ML Ops fournit aux équipes de science des données une plateforme pour leurs besoins de science des données Edge to Cloud avec la flexibilité nécessaire pour exécuter leurs charges de travail de machine learning ou de deep learning (DL) sur site, dans plusieurs clouds publics, ou un modèle hybride, et répondre aux exigences commerciales dynamiques dans une variété de cas d’utilisation.
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Nouveautés
- KubeFlow 1.3 (sécurité renforcée) ? et Surveillance des modèles
- Composant additionnel Spark Operator, Serveur Spark History, Serveur Spark Thrift, Apache Livy et Hive Metastore
- Prise en charge du lac Delta
- Versions Spark prises en charge : Apache Spark 2.4.7 et Apache Spark 3.1.2
- HPE Ezmeral Runtime Analytics pour Apache Spark
- Présentation de HPE Ezmeral Runtime Enterprise Nouvelle interface utilisateur avec ? Expérience utilisateur améliorée : expérience utilisateur améliorée pour les scientifiques des données ?; Bibliothèques regroupées pour une expérience de codage simplifiée et toute la magie Notebook pour KubeFlow
Gérer et provisionnez l’infrastructure grâce à une interface utilisateur graphique intuitive.
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