이전 DevOps 소프트웨어 개발과 마찬가지로 데이터 과학 조직은 프로젝트를 개발 단계에서 생산 단계로 진행시킬 때 여전히 많은 시간과 노력을 들입니다. 모델 버전 관리 및 코드 공유가 수동으로 진행되고, 툴과 프레임워크의 표준화가 부족해 기계 학습 모델을 상품화하는 과정이 번거롭고 시간이 많이 걸립니다.
HPE Ezmeral ML Ops(HPE Ezmeral Machine Learning Ops)는 HPE Ezmeral Runtime Enterprise의 기능을 확장하고 엔터프라이즈 기계 학습에 DevOps 같은 민첩성을 제공합니다.
엔터프라이즈는 HPE Ezmeral ML Ops를 사용하여 DevOps 프로세스를 구현하고 ML 워크플로우를 표준화할 수 있습니다. HPE Ezmeral ML Ops는 데이터 과학팀에 온프레미스, 다중 퍼블릭 클라우드 또는 하이브리드 모델에서 기계 학습 또는 DL(딥 러닝) 워크로드를 유연하게 실행하고, 다양한 사용 사례에서 동적인 비즈니스 요건에 대응할 수 있는 엔드 투 엔드 데이터 과학 요구 사항에 적합한 플랫폼을 제공합니다.
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