Hewlett Packard Enterprise propone oggi
HPE ML Ops, una
soluzione software basata su container che supporta l'intero ciclo di vita dei modelli di machine learning residenti on-premises, su cloud pubblici o in ambienti cloud ibridi. La nuova soluzione introduce un
processo simile a DevOps che permette di standardizzare i workflow di machine learning e accelera i deployment AI riducendoli da mesi a giorni.
La nuova soluzione HPE ML Ops, spiega una nota, estende le capacità della piattaforma software
BlueData 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.
Oggi, tra le sfide dell’AI vi è l’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.
“Solamente i modelli di machine learning operativi restituiscono valore di business”, sottolinea
Kumar Sreekanti, SVP e CTO, Hybrid IT di HPE.
“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”.