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HPE Ezmeral Machine Learning Ops

與 DevOps 前的軟體開發非常相似，資料科學組織仍然要耗費大量的時間和精力，才能將專案從開發轉移到生產。模型版本控制和程式碼共用必須手動操作，工具和架構也缺乏標準化，這就使得將機器學習模型產品化的過程既繁瑣又耗時。HPE Ezmeral Machine Learning Ops (HPE Ezmeral ML Ops) 擴展了 HPE Ezmeral 容器平台的功能，進而為企業機器學習帶來媲美 DevOps 的敏捷性。藉助 HPE Ezmeral ML Ops，企業可以透過實作 DevOps 流程，將其 ML 工作流程標準化。HPE Ezmeral ML Ops 可以為資料科學團隊提供一個滿足其端對端資料科學需求的平台，不僅可以在內部部署、多個公用雲端或混合式模型中彈性地執行機器學習或深度學習 (DL) 工作負載，而且可以回應各種使用案例的動態業務需求。

QuickSpecs

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