HPE Machine Learning Development Environment Software
Unterstützen Sie Teams auf der ganzen Welt, KI-Modelle sicher und effizient zu entwickeln, zu trainieren und zu optimieren.
Beschleunigung der ML-Modellentwicklung
Erfahren Sie mehr über die umfassenden Funktionen, die in der benutzerfreundlichen und leistungsstarken Modellierungslösung von HPE integriert sind.
Fokus auf die Entwicklung von KI-Modellen, nicht auf eine komplexe KI-Infrastruktur
Ermöglichen Sie es ML-Technikern Modelle schneller zu trainieren und profitieren Sie dabei von verteiltem Trainings, ohne ihren Modellcode ändern zu müssen. Teams können das Training in jedem beliebigen Umfang durchführen, indem sie die Bereitstellung von Maschinen, Netzwerken, Datenladeprozessen und Fehlertoleranz handhaben. So wird das verteilte Trainieren von Modellen schneller und einfacher.
Unsere Kunden
KI schaffen statt Komplexität
Erfahren Sie, wie Unternehmen sich auf die Verwirklichung ihrer KI-Modellziele konzentrieren können, anstatt sich mit Komplexität und Overhead zu beschäftigen.
Transformation in ein generatives KI-Unternehmen
Erfahren Sie, wie die generativen KI-Studiofunktionen der HPE Machine Learning Development Environment Software die erforderliche Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kontrolle für KI-Produktionsanwendungen bieten, die Geschäftsprozesse optimieren und Innovationen fördern.
HPE AI-Modellentwicklungsumgebung kennenlernen
Erhalten Sie detaillierte Informationen, wie die Software Teams für maschinelles Lernen mit Tools der Enterprise-Klasse für die Entwicklung von KI-Modellen unterstützt und vorhersehbare Ergebnisse vom Experiment bis zur Produktionsumgebung im großen Maßstab liefert.
Mehr Möglichkeiten zum Entdecken
Weitere Informationen zum HPE GreenLake Cloud-Erlebnis
Die gesamten HPE GreenLake Cloud Services sind über eine einheitliche Steuerungsebene erreichbar. Sie bietet ein konsistentes, offenes und erweiterbares Cloud-Betriebserlebnis für alle Ihre Services und Benutzer – ganz gleich wo sich Workloads und Daten befinden.
Technische Daten
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Modelle schneller trainieren
Ermöglicht es ML-Engineers, Modelle schneller zu trainieren. Dabei profitieren sie von verteiltem Training, ohne ihren Modellcode ändern zu müssen.
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Beseitigung von Komplexität und Kosten
Ermöglicht ML-Modellentwicklern eine schnellere Time-to-Value, indem IT-Administratoren die Einrichtung, Verwaltung, Sicherung und gemeinsame Nutzung von KI-Rechenclustern erleichtert wird.
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Verbesserung der Zusammenarbeit in der Datenwissenschaft
Erleichtert und beschleunigt die Zusammenarbeit von ML-Teams durch einfachere Funktionen zur Modellreproduzierbarkeit und Experimentverfolgung.
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Flexible Unterstützung der KI-Infrastruktur
Bietet Unternehmen eine umfassende Infrastrukturflexibilität, da sie in verschiedenen Computing-Umgebungen, wie z. B. in der Cloud und in der KI-Infrastruktur vor Ort ausgeführt werden kann.