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Ich interessiere mich für Leasing über HPEFS

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Geschätzte monatliche Zahlung auf der Grundlage eines 36-monatigen marktgerechten Leasings.

Finanzierung und Services werden in bestimmten Ländern von Hewlett-Packard Financial Services Company und ihren Tochtergesellschaften und verbundenen Unternehmen (zusammen als HPFSC bezeichnet) angeboten. Kreditgewährung und Ausfertigung der HPFSC Standarddokumentation vorausgesetzt. Die Gebühren und Bedingungen basieren auf der Kreditwürdigkeit des Kunden, der Angebotsart, der Art der Services und/oder des Gerätetyps sowie zugehörigen Optionen. Möglicherweise kommen diese Angebote nicht für alle Kunden in Frage. Nicht alle Services oder Angebote sind in allen Ländern verfügbar. Möglicherweise gelten weitere Einschränkungen. HPFSC behält sich das Recht vor, das Programm jederzeit ohne Vorankündigung zu ändern oder einzustellen.

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Was gibt's Neues

  • Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Containern, um komplexe maschinelle Lern- und Deep-Learning-Stacks zu erstellen, darunter TensorFlow, Apache Spark on Yarn mit Kerberos, H2O und Python ML sowie DL Toolkits.
  • Optimieren Sie verteilte, skalierbare, ML- und DL-Trainingsumgebungen in Minuten statt in Monaten – vor Ort, in der Public Cloud oder in einem Hybridmodell.
  • Verwenden Sie Ihre Wahl an Tools, um selbst den komplexesten ML-Flow zu unterstützen. Beginnen Sie beispielsweise mit der Datenvorbereitung in Spark, folgen Sie dem Training in TensorFlow auf GPUs und nehmen Sie die Bereitstellung auf CPUs mit TensorFlow Runtime vor.
  • Implementieren Sie CI/CD-Prozesse für Ihre ML-Projekte mit einer Modell-Registry. Die Modell-Registry speichert Modelle und Versionen innerhalb von HPE Ezmeral ML Ops sowie solche, die mit verschiedenen Tools/Plattformen erstellt wurden.
  • Verbessern Sie die Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit von ML-Projekten auf einem gemeinsamen Projekt-Repository (GitHub).
  • Stellen Sie Modelle in der Produktion mit zuverlässiger, skalierbarer und hochverfügbarer Endpoint-Bereitstellung mit vordefinierter Autoskalierung und Lastausgleich bereit.

Hauptmerkmale

Schnellere Wertschöpfung

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.

Höhere Produktivität

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.

Verminderte Risiken

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.

Flexibel und elastisch

Stellen Sie On-Premise-, Cloud- oder Hybridmodelle bereit, um Ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen.

Automatische Skalierung von Clustern zur Erfüllung der Anforderungen dynamischer Workloads.

*Preise können je nach lokalem Fachhändler variieren.

Wie können wir helfen

Holen Sie sich Tipps, Antworten und Lösungen, wann immer Sie diese benötigen. Für allgemeine Fragen senden Sie uns eine E-Mail an hpestore.quote-request@hpe.com

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