HPE Machine Learning Ops è in grado di accelerare il time-to-value dell’intelligenza artificiale riducendo la tempistica da mesi a giorni. Novità anche nel DevOps. La nuova soluzione HPE ML Ops estende le capacità della piattaforma software BluData EPIC che fornisce ai team responsabili della data science accesso on-demand ad ambienti containerizzati per attività di analytics e AI/ML. BlueData è stata acquisita da HPE nel novembre 2018 allo scopo di arricchirne le proposte dedicate ad AI, analytics e container, affiancandosi alle soluzioni Hybrid IT di HPE e ai servizi Pointnext per i deployment AI enterprise.
Kumar Sreekanti, SVP e CTO, Hybrid IT di HPE Solamente i modelli di machine learning operativi restituiscono valore di business. E con HPE ML Ops proponiamo l’unica soluzione di classe enterprise capace di operazionalizzare il ciclo di vita end-to-end del machine learning nei deployment on-premises e su cloud ibridi. Estendiamo di fatto la velocità e l’agilità di DevOps al machine learning, velocizzando il time-to-value della AI negli ambienti enterprise.
L’adozione della AI nei contesti enterprise è più che raddoppiata negli ultimi quattro anni e le aziende continuano a investire significative quantità di tempo e risorse nella messa a punto di modelli di machine learning e deep learning per una vasta gamma di casi di utilizzo, come il rilevamento delle frodi, la medicina personalizzata o la customer analytics predittiva.
Tuttavia, la sfida più difficile affrontata dai tecnici risiede nella operazionalizzazione del ML, quel che è altrimenti detto “ultimo miglio”, per implementare e gestire tali modelli e ricavarne valore di business. HPE ML Ops trasforma le iniziative AI da sperimentazioni e progetti pilota in attività operative e di produzione di livello enterprise, affrontando l’intero ciclo di vita del machine learning, dalla preparazione dei dati e dalla costruzione dei modelli all’addestramento, al deployment, al monitoraggio e alla collaborazione.
Alex Ryabov, Head of Data Services di Wargaming I nostri giochi online generano miliardi di data point ogni giorno”, Usando modelli ML complessi, i nostri data scientist possono sfruttare questi dati per attività di analisi prescrittiva che migliorano l’esperienza dei nostri giocatori, il loro lifetime value e la loro fidelizzazione. Con il software BlueData di HPE stiamo containerizzando questi ambienti di ML e analytics per aiutare a migliorare l’efficienza operativa e ottimizzare il nostro business.
Con la soluzione HPE ML Ops, i team responsabili della data science coinvolti nella costruzione e nel deployment di modelli ML possono sfruttare la più completa soluzione per l’operazionalizzazione e la gestione del ciclo di vita delle AI enterprise.
Costruzione dei modelli:
– Ambienti sandbox self-service pre- pacchettizzati per i tool ML e i notebook per la data science; – Addestramento dei modelli: Ambienti di training scalabili con accesso protetto ai dati; – Deployment dei modelli: Deployment rapido e flessibile completo di riproducibilità; – Monitoraggio dei modelli: Visibilità end-to-end sul ciclo di vita del modello ML; – Collaborazione: Workflow CI/CD con repository per codice, modelli e progetti; – Sicurezza e controllo: Multi-tenancy sicura integrata con meccanismi di autenticazione enterprise.
