Neue HPE-Lösung bringt KI schneller auf die Strasse

Neue HPE-Lösung bringt KI schneller auf die Strasse

    Hewlett Packard Enterprise (HPE) bringt mit HPE ML Ops eine Container-basierte Software-Lösung auf den Markt, die den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen unterstützt – im lokalen Rechenzentrum, in der Public Cloud und in hybriden Umgebungen.

    HPE ML Ops (Machine Learning Operations) erweitert die Funktionen der BlueData-EPIC-Plattform und gibt Datenanalysten einen On-demand-Zugang zu Container-Umgebungen für verteilte KI-, ML- und Analytics-Umgebungen. HPE übernahm BlueData im November 2018.

    Laut Gartner hat sich der KI-Einsatzgrad in Unternehmen in den letzten vier Jahren mehr als verdoppelt (1). Die Unternehmen investieren viel Zeit und Geld, um Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle für eine grosse Bandbreite an Anwendungsfällen zu entwickeln – dazu gehören etwa die Betrugsaufdeckung, personalisierte Medizin oder die Prognose der Kundennachfrage. Die grösste Herausforderung ist die Inbetriebnahme dieser Modelle, die so genannte „letzte Meile“. Laut Gartner werden bis zum Jahr 2021 mindestens die Hälfte der ML-Projekte aus diesem Grund nicht vollständig betriebsbereit sein (2).

    HPEs ML-Ops-Lösung hilft Firmen dabei, 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.

    HPE ML Ops unterstützt 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-Lösung zusammen mit Services und Support von HPE Pointnext verfügbar.

    (1) Gartner, 2019 CIO Survey: CIOs Have Awoken to the Importance of AI, 3. Januar 2019
    (2) Gartner, A Guidance Framework for Operationalizing Machine Learning for AI, 24. Oktober 2018

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