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 d'apprentissage automatique. HPE Ezmeral Machine Learning Ops (HPE Ezmeral ML Ops) étend les capacités de HPE Ezmeral Container Platform et apporte une agilité de type DevOps à l’apprentissage automatique d’entreprise. Avec HPE Ezmeral ML Ops, les entreprises peuvent mettre en œuvre des processus DevOps pour normaliser leurs flux de travail d’apprentissage automatique (ML). 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 d'apprentissage automatique ou d'apprentissage en profondeur (DL) sur site, dans plusieurs clouds publics, ou un modèle hybride et répondre aux exigences commerciales dynamiques dans une variété de cas d'utilisation.
Gérer et provisionnez l'infrastructure grâce à une interface utilisateur graphique intuitive.
Provisionnez des environnements de développement, de test ou de production en quelques minutes et non en plusieurs jours.
Intégrez rapidement de nouveaux scientifiques de données avec leur choix d'outils et de langages sans créer des environnements de développement cloisonnés.
Les scientifiques de données consacrent leur temps à créer des modèles et à analyser les résultats plutôt qu’à attendre la fin des travaux de formation.
HPE Ezmeral Container Platform permet de lutter contre la perte de précision ou la dégradation des performances dans les environnements multi-locataires.
Augmentez la collaboration et la reproductibilité avec les référentiels de code, de projets et de modèles partagés.
Sécurité de niveau entreprise et contrôles d’accès aux calculs et aux données.
Le suivi des historiques fournit une gouvernance et une auditabilité de modèle pour une conformité réglementaire.
Les intégrations avec des logiciels tiers fournissent l'interprétabilité.
Les déploiements à haute disponibilité permettent d'éviter que des incidents affectent les applications stratégiques.
Déployez sur site, dans le cloud ou dans un modèle hybride pour répondre aux besoins de votre entreprise.
Mise à l'échelle automatique des clusters pour répondre aux exigences des charges de travail dynamiques.
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