HaberlerYapay ZekaHPE’den AI ve ML yaşam döngüsünü hızlandırmanın yeni bir yolu

HPE, makine öğrenmesi (ML) ve yapay zeka (AI) iş yüklerini dağıtmak için aylardan sadece günlere kadar gereken zamanı küçültmenin yeni bir yolunu sunuyor.
24 Eylül 2019692

Şirket, Enterprise AI’ın kabul edilmesinin, son dört yılda iki katına çıktığını gösteren Gartner istatistiklerine işaret ediyor. Bu benimsemenin çoğu sahtekarlık tespiti, kişiselleştirilmiş tıp ve tahmine dayalı analitik gibi alanlarda gerçekleşiyor.

Bununla birlikte, AI ve ML teknolojilerini “son mil” de operasyonel hale getirmek çok sayıda zorluk sunuyor. Gartner, 2020 yılına kadar ML projelerinin gerekli operasyonlara sahip olmadıkları nedeniyle en az yüzde 50’sinin tam olarak kullanılmayacağını söylüyor.

HPE ML Ops çözümü ile AI ve ML süreçleri kısalıyor

Sayısal görüntüleme donanımları üreticisi HPE, şirket içi, hibrit bulut ve genel bulut ortamlarında makine öğrenme yaşam döngüsünü desteklemek için yeni konteyner tabanlı yazılım çözümü olan HPE ML Ops’u tasarladı. HPE ML Ops, veri hazırlama ve model oluşturmadan, eğitim, uygulama, izleme ve işbirliğine kadar tüm makine öğrenme yaşam döngüsüne hitap ediyor.

HPE çözümün, makine öğrenmesi iş akışlarını standartlaştırabilen ve dağıtımları hızlandıran cihazlara benzer bir süreç getireceğini söylüyor.

HPE ML Ops çözümü ayrıca, veri bilimi ekiplerine dağıtılmış AI, ML ve analitik için konteynerli ortamlara talep üzerine erişim sağlayan BlueData EPIC konteyner yazılım platformunun özelliklerini de genişletiyor.

Ek olarak çözüm, Keras, MXNet, PyTorch ve TensorFlow gibi geniş bir açık kaynaklı makine öğrenimi ve derin öğrenme çerçevelerinin yanı sıra Dataiku ve H2O.ai gibi ekosistem yazılım ortaklarının ticari makine öğrenme uygulamaları ile birlikte çalışıyor.

HPE ML Ops çözümü şunları sunuyor:

Model Oluştur: ML araçları ve veri bilimi için önceden paketlenmiş, self servis sanal alan ortamları
Model Eğitimi: Verilere güvenli erişimi olan ölçeklenebilir eğitim ortamları
Model Dağıtımı: Yeniden üretilebilirliğe sahip esnek ve hızlı dağıtım
Model İzleme: ML model yaşam döngüsü boyunca uçtan uca görünürlük
İşbirliği: CI/CD iş akışlarını kod, model ve proje havuzlarıyla etkinleştirme
Güvenlik ve Kontrol: Kurumsal kimlik doğrulama mekanizmalarına entegrasyon ile çoklu kiralama
Karma Dağıtım: Şirket içi, genel bulut veya karma bulut için destek