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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 1 a de soporte 24x7

E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 1 a de soporte 24x7

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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 1 a de soporte 9x5

E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 1 a de soporte 9x5

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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 2 a de soporte 24x7

E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 2 a de soporte 24x7

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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 2 a de soporte 9x5

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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 3 a

E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 3 a

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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 3 a de soporte 24x7

E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 3 a de soporte 24x7

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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 3 a de soporte 9x5

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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 4 a

E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 4 a

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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 5 a

E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 5 a

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E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 5 a de soporte 24x7

E-LTU de software HPE Machine Learning Ops para 1 núcleo físico o 2 vCPU universales de 5 a de soporte 24x7

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Novedades

  • Aprovecha la potencia de los contenedores para crear pilas complejas de aprendizaje automático o de aprendizaje profundo, incluidos TensorFlow, Apache Spark en Yarn con Kerberos, H2O y kits de herramientas Python ML y DL.
  • Rotación distribuida, escalabilidad y entornos de formación de ML y DL en minutos, en lugar de meses, de forma local, en nubes públicas o en un modelo híbrido.
  • Utiliza las herramientas de tu elección para admitir incluso los flujos de ML más complejos. Por ejemplo, empieza con la preparación de datos en Spark, sigue con la formación en TensorFlow en las GPU e implementa en las CPU con el tiempo de ejecución de TensorFlow.
  • Implementación de procesos CI/CD para los proyectos de ML con un modelo de registro. El modelo de registro almacena los modelos y las versiones creadas en HPE ML Ops así como aquellas creadas al utilizar otras herramientas o plataformas.
  • Mejora la fiabilidad y capacidad de reproducción de los proyectos de ML en un repositorio de proyectos compartidos (GitHub).
  • Implementa modelos en producción con una implementación de endpoints fiable, escalable y de gran disponibilidad con escalabilidad automática y cargas equilibradas listas para ser utilizadas.

Características principales

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.

BlueData, recientemente adquirido por Hewlett Packard Enterprise, garantiza que no hay pérdida de precisión ni degradación del rendimiento en entornos multiinquilinos.

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.

* El precio puede variar según el distribuidor local.

¿Cómo podemos ayudarte?

Obtén asesoramiento, respuestas y soluciones cuando lo necesites. Para preguntas generales,envíanos un correo electrónico a la dirección hpestore.quote-request@hpe.com

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