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HPE introduce solución para la gestión del ciclo de vida del ML

[18/09/2019] Hewlett Packard Enterprise (HPE) anunció una solución de software basada en contenedores, HPE ML Ops, para dar soporte a todo el ciclo de vida del modelo de aprendizaje de la máquina para entornos de cloud pública, cloud local e híbrida. Según señalan, la nueva solución introduce un proceso similar a DevOps para estandarizar los flujos de trabajo de aprendizaje de la máquina y acelerar las implementaciones de IA de meses a días.

"La nueva solución HPE ML Ops amplía las capacidades de la plataforma de software de contenedores BlueData EPIC, proporcionando a los equipos de ciencia de datos acceso bajo demanda a entornos contenedorizados para la IA/ML y los análisis distribuidos. BlueData fue adquirida por HPE en noviembre del 2018 para reforzar su oferta de IA, análisis y contenedores, y complementa las soluciones de TI híbridas de HPE y los servicios HPE Pointnext para despliegues de IA empresarial, comentó Kumar Sreekanti, vicepresidente senior y director técnico de Hybrid IT en HPE.

De acuerdo al ejecutivo, el mayor reto al que se enfrentan los profesionales técnicos es hacer operativo el ML, también conocido como la "última milla", para desplegar y gestionar con éxito estos modelos y liberar el valor del negocio. Según Gartner, para el 2021, al menos el 50% de los proyectos de aprendizaje automático no se implementarán completamente debido a la falta de operatividad.

"HPE ML Ops transforma las iniciativas de IA de la experimentación y los proyectos piloto en operaciones y producción de nivel empresarial, abordando todo el ciclo de vida del aprendizaje de la máquina, desde la preparación de datos y la creación de modelos hasta la formación, la implementación, la supervisión y la colaboración, indicó Sreekanti.

Añadió que, con la solución HPE ML Ops, los equipos de ciencia de datos que participan en la creación e implementación de modelos ML pueden beneficiarse de la solución de gestión del ciclo de vida y operacionalización para la IA empresarial:

  • Construcción de modelos: Entornos de caja de arena preempaquetados y de autoservicio para herramientas ML y portátiles de ciencias de datos.
  • Entrenamiento con modelos: Entornos de formación escalables con acceso seguro a los datos.
  • Despliegue de modelos: Implementación rápida y flexible con reproducibilidad.
  • Monitoreo de modelos: Visibilidad de extremo a extremo en todo el ciclo de vida del modelo ML.
  • Colaboración: Habilitar flujos de trabajo de CI/CD con repositorios de códigos, modelos y proyectos.
  • Seguridad y Control: Multi-tenancy seguro con integración a los mecanismos de autenticación de la empresa.
  • Despliegue híbrido: Compatibilidad con cloud local, cloud pública o cloud híbrida.

"La solución HPE ML Ops funciona con una amplia gama de marcos de aprendizaje de máquinas de código abierto y de aprendizaje profundo, entre los que se incluyen Keras, MXNet, PyTorch y TensorFlow, así como aplicaciones de aprendizaje de máquinas comerciales de socios de software del ecosistema, como Dataiku y H2O.ai, anotó Sreekanti.

HPE ML Ops ya está disponible como suscripción de software, junto con los servicios HPE Pointnext y el servicio de atención al cliente.