Hewlett Packard Enterprise (HPE) acaba de anunciar una solución de software basada en contenedores, HPE ML Ops , para soportar todo el ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático para entornos locales, de nube pública y de nube híbrida. La nueva solución introduce un proceso similar a DevOps para estandarizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático y acelerar las implementaciones de inteligencia artificial de meses a días.
La nueva solución HPE ML Ops amplía las capacidades de la plataforma de software contenedor BlueData EPIC ™ , proporcionando a los equipos de ciencia de datos acceso a pedido a entornos en contenedores para AI / ML distribuido y análisis. BlueData fue adquirido por HPE en noviembre de 2018 para reforzar sus ofertas de inteligencia artificial, análisis y contenedores, y complementa las soluciones de TI híbridas de HPE y los servicios HPE Pointnext para implementaciones de inteligencia artificial empresarial.
La adopción de IA empresarial se ha más que duplicado en los últimos cuatro años, y las organizaciones continúan invirtiendo mucho tiempo y recursos en la construcción de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para una amplia gama de casos de uso de IA, como la detección de fraudes, la medicina personalizada y el análisis predictivo del cliente. Sin embargo, el mayor desafío al que se enfrentan los profesionales técnicos es poner en funcionamiento ML, también conocida como la “última milla”, para implementar y administrar con éxito estos modelos y desbloquear el valor comercial. Según Gartner, para 2021, al menos el 50% de los proyectos de aprendizaje automático no se implementarán por completo debido a la falta de operacionalización.
HPE ML Ops transforma las iniciativas de IA de proyectos experimentales y piloto a operaciones y producción de nivel empresarial al abordar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de datos y la construcción de modelos, hasta la capacitación, implementación, monitoreo y colaboración.
“Solo los modelos operativos de aprendizaje automático ofrecen valor comercial”, dijo Kumar Sreekanti, vicepresidente senior y director de tecnología de TI híbrido de HPE. “Y con HPE ML Ops, proporcionamos la única solución de clase empresarial para operacionalizar el ciclo de vida de aprendizaje automático de extremo a extremo para implementaciones en las nubes locales e híbridas. Estamos llevando la velocidad y la agilidad de DevOps al aprendizaje automático, brindando un tiempo de valor más rápido para la IA en la empresa “.
“Desde el comercio minorista hasta la banca, desde la fabricación hasta la atención médica y más, prácticamente todas las industrias están adoptando o investigando AI / ML para desarrollar productos y servicios innovadores y obtener una ventaja competitiva. Si bien la mayoría de las empresas están acelerando la fase de construcción y capacitación de sus proyectos de IA / ML, están luchando por poner en práctica todo el ciclo de vida de ML desde PoC hasta el despliegue piloto y la implementación y el monitoreo de la producción “, dijo Ritu Jyoti, vicepresidente del programa de Inteligencia Artificial (AI) Estrategias en IDC. “HPE está cerrando esta brecha al abordar todo el ciclo de vida de ML con su oferta independiente de plataforma basada en contenedores, para respaldar una gama de requisitos operativos de ML, acelerar el tiempo total para obtener información y generar resultados comerciales superiores”.
“Nuestros juegos en línea generan miles de millones de puntos de datos todos los días”, dice Alex Ryabov, jefe de servicios de datos en Wargaming. “Utilizando modelos complejos de ML, nuestros científicos de datos aprovechan estos datos para realizar análisis predictivos para mejorar la experiencia, el valor de por vida y la lealtad de nuestros jugadores. Con el software BlueData de HPE, estamos conteniendo estos entornos de análisis y ML para ayudar a mejorar la eficiencia operativa y optimizar nuestro negocio ”.
Con la solución HP O ML ML, los equipos de ciencia de datos involucrados en la construcción e implementación de modelos de ML pueden beneficiarse de la operacionalización más completa de la industria. y solución de gestión del ciclo de vida para la IA empresarial:
- Model
Build : entornos de
caja de arena de autoservicio preenvasados para herramientas ML y portátiles de ciencia de datos
- Modelo
de capacitación : entornos de
capacitación escalables
con acceso seguro a los datos
- Implementación
del modelo : implementación flexible y rápida con reproducibilidad
- Monitoreo
del modelo: visibilidad de
extremo a extremo en todo el ciclo de vida del modelo ML
- Colaboración: habilite los flujos de trabajo de CI / CD
con repositorios de código, modelo y
proyecto
- Seguridad
y control: multiusuario
seguro con integración a mecanismos
de autenticación empresarial
- Implementación híbrida: soporte para local, nube pública o nube híbrida
La solución de Operaciones HPE ML trabaja con una amplia gama de aprendizaje automático de código abierto y marcos de aprendizaje profundas incluyendo Keras, MXNet, PyTorch y TensorFlow, así como aplicaciones de aprendizaje automático comerciales de los socios de software de ecosistemas tales como Dataiku y H2O.ai .
“Como socio desde hace mucho tiempo de HPE Pointnext Services, estamos muy entusiasmados de que BlueData ahora sea parte de HPE”, dijo Florian Douetteau, CEO de Dataiku. “En Dataiku, nos esforzamos por llevar la adopción del aprendizaje automático a gran escala a todas las empresas”. La combinación de Dataiku con el software BlueData de HPE ayudará a nuestros clientes a escalar y operar con éxito sus proyectos de aprendizaje automático, generando un impacto real para su negocio”.
Para obtener más información sobre HPE ML Ops, visite: hpe.com/info/MLOps
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