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Build and Train a Model 5.1- HPE Ezmeral ML Ops

Set Up a Project Repository 5.1- HPE Ezmeral ML Ops




HPE Ezmeral Machine Learning Ops
Al igual que en el desarrollo de software anterior a DevOps, las organizaciones de data science siguen gastando una gran cantidad de tiempo y de recursos al pasar del desarrollo a la producción de los proyectos. Tanto el control de la versión del modelo como la compartición del código es manual y existe una falta de estandarización en las herramientas y en los marcos, que provoca que sea tedioso y conlleve mucho tiempo producir los modelos de aprendizaje automático.
HPE Ezmeral Machine Learning Ops (HPE Ezmeral ML Ops) amplía las capacidades de HPE Ezmeral Runtime Enterprise y proporciona agilidad similar a DevOps en el aprendizaje automático para empresas. Las empresas pueden implementar los procesos DevOps para estandarizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático gracias a HPE Ezmeral ML Ops.
HPE Ezmeral ML Ops proporciona a los equipos de ciencias de la información una plataforma para sus necesidades globales con la flexibilidad de ejecutar las cargas de trabajo locales de aprendizaje automático o de aprendizaje profundo (DL) en múltiples nubes públicas o en un modelo híbrido, además de responder a las necesidades dinámicas de negocio en una amplia gama de casos de uso.
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Novedades
- KubeFlow 1.3 (seguridad mejorada) y supervisión de modelos
- Complemento Spark Operator, Spark History Server, Spark Thrift Server, Hive Metastore y Apache Livy
- Compatibilidad con Delta Lake
- Versiones compatibles de Spark: Apache Spark 2.4.7 y Apache Spark 3.1.2
- HPE Ezmeral Runtime Analytics para Apache Spark
- Presentamos la nueva interfaz de usuario de HPE Ezmeral Runtime Enterprise con experiencia de usuario mejorada: experiencia de usuario mejorada para expertos en datos; bibliotecas empaquetadas para una experiencia de codificación más sencilla y Notebook Magics en KubeFlow
Gestiona y aprovisiona la infraestructura a través de una intuitiva interfaz gráfica de usuario.
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