构建和部署企业规模的机器学习模型

利用数据科学和机器学习进行创新、差异化和现代化.

最常见的挑战解决方案
手动设置接口,以与对等点协作,并连接到数据源和基础设施提供使用首选接口(如Rstudio)的选择, Python或Jupyter,同时提供一个公共工作区,让数据团队中的每个人都可以协作
协调操作系统之间的特定依赖关系, 编程语言, 以及建立模型的图书馆.通过保持从一个环境到另一个环境的依赖关系完整,解决了代码可移植性问题,还进行了版本控制
通过电子邮件或懈怠的低效的临时协作方法允许对对等点的代码、数据和元数据进行持续协作和受治理的搜索
部署企业范围的机器学习解决方案需要应用程序快速扩展,以适应使用或数据的变化扩大计算能力以满足需求,并在使用率自动下降时缩小计算能力,同时根据工作负载SLA和性能要求优化成本.

更快地构建机器学习模型

数据科学家可以更快地构建、部署和迭代他们的模型

  • 实验跟踪
  • 前端工具的开箱即用集成:RStudio, H2O.ai, Datarobot
  • 端到端工作流由调度程序和风流锚定
  • 管理笔记本-无服务器(离线)编辑

实现更高的开发人员生产率

开发人员现在可以跳过步骤来构建应用程序

  • 代码自动完成
  • 代码比较
  • 无代码可视化(QVIZ)
  • 版本控制
  • 免提依赖管理
  • 轻松访问云存储和数据目录

自动化ML的基础设施配置

  • 在不影响性能的情况下支持并发用户增长的同时,自动最小化成本
  • 无论用户数量或模型版本,管理开销都接近于零
  • 自动向上或向下扩展,以在任何时间点支持所有工作负载

客户案例研究

生态系统合作伙伴

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