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HPE ML Ops, nueva solución para gestionar el ciclo de vida del Machine Learning y Deep Learning

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HPE ML Ops, nueva solución para gestionar el ciclo de vida del Machine Learning y Deep Learning

HPE ha presentado ML Ops, una solución pensada para la gestión del ciclo de vida completo del Machine Learning y el Deep Learning. Destinado a entornos locales, de nube pública e híbrida, se trata de un servicio de software basado en contenedores que tiene su origen en una de las compras de empresas que ha efectuado la compañía. En concreto, de la de BlueData, efectuada hace aproximadamente un año.

Con este servicio, HPE ha pensado en proporcionar un servicio con un proceso similar al de DevOps con el que piensa estandarizar las cargar de trabajo de machine learning, así como acelerar los despliegues de Inteligencia Artificial y rebajarlos desde unos meses a varios días. ML Ops está pensado para aumentar las funciones de la plataforma software EPIC de BlueData, con la que las empresas y los equipos de investigadores pueden acceder, bajo demanda, a entornos contenedorizados para machine learning e Inteligencia Artificial distribuidas, así como a analíticas.

El servicio transforma iniciativas de Inteligencia Artificial en fase de experimentación y proyecto piloto en elementos empresariales y herramientas en producción. Lo consigue gracias a la gestión de todo el ciclo de vida de machine learning que va desde la preparación de datos y el desarrollo de modelos hasta su desarrollo, entrenamiento, despliegue, control y colaboración.

Por tanto, el lanzamiento de ML Ops está en línea con la estrategia que HPE puso en marcha con la compra de BlueData: combinar su plataforma de software con su infraestructura definida por software existente ofrecer a los clientes un servicio basado en contenedores para Inteligencia Artificial, machine learning, analítica y Big Data.

Según HPE, ML Ops es compatible con gran cantidad de frameworks de machine learning y de deep learning open source, entre los que están Keras, MXNet, PyTorch y TensorFlow. También con aplicaciones de machine learning comerciales de Dataiku y H2O.ai. Este servicio está ya disponible, y se puede acceder a él mediante una suscripción de software, junto con los servicios de HPE Pointnext y el soporte técnico.

Kumar Sreekanti, Vicepresidente y CTO de TI Híbrida de HPE, ha subrayado sobre este nuevo producto de la compañía que «solo los modelos de machine learning operativos proporcionan valor de negocio. Con HPE ML OPs, proporcionamos la única solución de nivel empresarial para operativizar el ciclo de vida del machine learning de principio a fin, tanto en local como en despliegues en la nube híbrida. Proporcionamos la velocidad y agilidad de DevOps al machine learning, rebajando el «tiempo hasta valor» de la Inteligencia Artificial en la empresa«.

Redactora de tecnología con más de 15 años de experiencia, salté del papel a la Red y ya no me muevo de ella. Inquieta y curiosa por naturaleza, siempre estoy al día de lo que pasa en el sector.

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