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HPE ML Ops soll Machine Learning auf die Straße bringen

Viele ML-Projekte kommen nicht über den Pilotstatus hinaus. ML Ops von HP Enterprise soll helfen, Machine Learning in den Produktivbetrieb zu bringen.

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Immer mehr Unternehmen experimentieren mit Machine Learning, um beispielsweise Kundenverhalten vorherzusagen oder Betrugsfälle zu erkennen. Laut dem Marktforscher Gartner bleiben jedoch mindestens die Hälfte der ML-Projekte im Status des Experiments oder Pilotprojekts hängen, ohne jemals in den Produktivbetrieb zu gehen.

Das will HP Enterprise mit seinem neuen Angebot ML Ops ändern. Die Container-basierte Software, die auf der EPIC-Plattform des 2018 zugekauften KI-Startups BlueData aufsetzt, soll den gesamten Lebenszyklus von ML-Projekten managen – von der Entwicklung eines Machine-Learning-Modells über das Training und Deployment des Modells bis hin zu Monitoring und Sicherheit. Dabei unterstützt HPE ML Ops das Deployment sowohl auf eigener Hardware als auch in hybriden und öffentlichen Cloud-Umgebungen.

Die Software arbeitet mit gängigen ML-Frameworks zusammen, darunter die freien Bibliotheken TensorFlow, Keras, MXNet und PyTorch sowie kommerzielle ML-Umgebungen von Dataiku und H2O.ai. HPE verspricht damit eine deutliche Verkürzung der Entwicklungszeiten von ML-Software. HPE ML Ops ist ab sofort als Subskription erhältlich. (odi)