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Pago mensual estimado basado en un arrendamiento a valor justo de mercado de 36 meses

"Ofertas de financiación y servicio disponibles a través de Hewlett-Packard Financial Services Company y sus filiales y afiliados (colectivamente, HPFSC) en determinados países y con sujeción a la aprobación del crédito y la ejecución de la documentación estándar de HPFSC. Los presupuestos son indicativos, su finalidad es exclusivamente el debate y están basados en determinados supuestos, que incluyen un arrendamiento de 36 meses con una opción de adquisición por un valor justo de mercado al final del plazo. Los precios definitivos vendrán determinados por HPFSC en función de la calificación de crédito del cliente, las condiciones de la oferta, el volumen de la transacción y/o el tipo y opciones de los equipos. Es posible que no todos los clientes cumplan los requisitos. No disponible en todos los países. Pueden aplicarse otras limitaciones. HPFSC se reserva el derecho de modificar o anular este programa en cualquier momento sin previo aviso.

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HPE ML Dev Env SW 20‑99 GPU 1y Sub E‑RTU

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.

N.º SKU R8W26AAE

Primeros pasos Financiación disponible a través de HPEFS Ofrecido por un distribuidor de HPE

Características

Especificaciones

Recursos adicionales

Más información

Principales características

Entrena modelos de forma más rápida con las innovadoras técnicas y estrategias de formación distribuida

Define tu propia lógica para coordinar múltiples pruebas en un experimento.

Implementa tus propios algoritmos personalizados de búsqueda de hiperparámetros, ensamblaje, aprendizaje activo, búsqueda de arquitectura neuronal o aprendizaje reforzado.

Comparte fácilmente las GPU y aceleradores con ML Workflow-Aware Smart Scheduling y Resource Management

Ejecuta trabajos de aprendizaje automático y HPC en paralelo en el mismo clúster, con soporte para gestores de cargas de trabajo como Slurm o PBS. Asimismo, protege el tiempo de ejecución de contenedores como Singularity/Apptainer, Podman, o NVIDIA® Enroot.

Utiliza sin problemas instancias preferentes o puntuales para gestionar los costes de la nube.

Supervisa y reproduce tu trabajo gracias al seguimiento de experimentos integrado y al registro de modelos

Versiona, anota y organiza los modelos entrenados para que los equipos de MLOps puedan colaborar de manera efectiva con los desarrolladores de modelos y gestionar el ciclo de vida de tus modelos.

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