Meldung

Kickstart für KI-Projekte

Hewlett Packard Enterprise bringt mit "HPE ML Ops" eine Container-basierte Software-Umgebung auf den Markt, die den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen unterstützen soll, und das im lokalen Rechenzentrum, in der Public Cloud und in hybriden Umgebungen. Die Umgebung nutzt dazu DevOps-ähnliche Prozesse, die Projektdauer bis zur Inbetriebnahme könne dadurch von Monaten auf Tage verkürzt werden.
HPE ML Ops (Machine Learning Operations) [1] erweitert die Funktionen der BlueData-EPIC-Plattform und gibt Datenanalysten einen On-demand-Zugang zu Container-Umgebungen für verteilte KI-, ML- und Analytics-Umgebungen. Hewlett Packard Enterprise (HPE) übernahm BlueData im November 2018.  Die Umgebung soll Firmen dabei helfen, KI-Projekte aus dem Pilot- in den Echtbetrieb zu überführen, indem sie den ganzen Lebenszyklus unterstützt: von der Datenvorbereitung und Modellentwicklung über das Training bis hin zur Einführung und dem Monitoring.

"Die meisten Firmen bringen die Entwicklung und das Training von KI-/ML-Modellen gut in Gang, aber es fällt ihnen schwer, den kompletten ML-Lebenszyklus vom PoC- zum Pilot- und Echtbetrieb und Monitoring umzusetzen", so Ritu Jyoti, Program Vice President für KI-Strategien bei IDC. "HPE schließt diese Lücke mit seinem Container-basierten, Plattform-unabhängigen Angebot, das den gesamten ML-Lebenszyklus abbildet. Es unterstützt eine Reihe von ML-Betriebsanforderungen, führt schneller zu Einsichten und Geschäftsergebnissen."

HPE ML Ops unterstütze eine große Bandbreite von Open-Source-Frameworks für Machine Learning und Deep Learning. Dazu gehören zum Beispiel Keras, MXNet, PyTorch, und TensorFlow – außerdem kommerzielle Machine-Learning-Anwendungen von HPE-Partnern wie Dataiku und H2O.ai. HPE ML Ops ist ab sofort als SaaS-Angebot zusammen mit Services und Support von HPE Pointnext verfügbar.
10.09.2019/dr

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