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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.
Primeros pasos
- Especificaciones rápidas (PDF) (HTML)
- | Ficha técnica
-
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Más información
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
Principales características
Materialización más rápida
Gestiona y aprovisiona la infraestructura a través de una intuitiva interfaz gráfica de usuario.
Entornos de aprovisionamiento de datos, de pruebas o de producción en cuestión de minutos, en lugar de días.
Incorpora nuevos científicos de datos de forma rápida con los lenguajes y herramientas de su elección sin crear entornos de desarrollo aislados.
Productividad mejorada
Los científicos de datos dedican el tiempo a desarrollar modelos y analizar resultados en lugar de esperar a que se completen los trabajos de formación.
HPE Ezmeral Runtime Enterprise te ayuda a garantizar que se pierde la precisión ni se degrada el rendimiento en entornos multiinquilino.
Aumenta la colaboración y la capacidad de reproducción con códigos, proyectos y modelos de repositorios compartidos.
Riesgo reducido
Seguridad de nivel empresarial y controles de acceso en computación y en datos.
El seguimiento de los antecedentes proporciona un modelo de gobernanza y verificable para el cumplimiento normativo.
La integración con software de terceros proporciona interpretabilidad.
Una alta disponibilidad en las implementaciones garantiza que las aplicaciones cruciales no fallen.
Flexible y elástico
Implementación local, en la nube o en un modelo híbrido para adaptarse a tus necesidades de negocio.
Escalado automático de clústeres para cumplir los requisitos de las cargas de trabajo dinámicas.
Especificaciones rápidas
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Arquitectura de referencia HPE para HPE Ezmeral ML Ops en Kubernetes
Kubernetes ® es una marca comercial registrada de Linux Foundation en Estados Unidos y en otros países, y utilizada de conformidad a una licencia de Linux Foundation. LINUX FOUNDATION y YOCTO PROJECT son marcas comerciales registradas de Linux Foundation.
* Los precios pueden variar según el distribuidor local.
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