惠普企業(yè)有限公司(Hewlett Packard Enterprise Co.)今天正在通過一個軟件平臺將其擴展到人工智能開發(fā)領(lǐng)域，該軟件平臺使用稱為容器的自包含軟件環(huán)境來支持機器學習模型構(gòu)建和部署的整個生命周期。

HPE ML Ops可在本地，公共云和混合云環(huán)境中快速部署機器學習工作負載。其想法是使開發(fā)團隊能夠采用與DevOps中使用的過程類似的過程，DevOps是一種快速的應(yīng)用程序構(gòu)建技術(shù)，涉及頻繁的代碼發(fā)布和不斷完善。HPE說，結(jié)果是模型部署時間從幾個月縮短到幾天。

該公司正在攻擊機器學習項目的一個常見問題，該問題是缺乏部署它們的資源和操作流程。Gartner Inc. 估計，由于缺乏運營支持，一半的機器學習項目無法完全部署。問題的一部分是機器學習模型可能很復雜，并且需要大量數(shù)據(jù)和計算機功能，這使得配置既昂貴又費時。

HPE數(shù)字容器可以提供幫助。它建立在去年下半年通過收購BlueData Software Inc. 獲得的EPIC軟件平臺之上。EPIC包括流行的AI和分析應(yīng)用程序的預(yù)配置版本，這些版本已打包到可以存儲在庫中并可以快速投入使用的軟件容器中。

據(jù)說ML Ops涵蓋了機器學習開發(fā)的整個生命周期，包括模型構(gòu)建，培訓，部署，監(jiān)視和團隊協(xié)作。開發(fā)人員可以訪問用于工具和數(shù)據(jù)科學筆記本的自助“沙盒”環(huán)境。完整的模型可以復制和重復使用。開發(fā)團隊可以在模型生命周期中獲得完全的可見性，并且安全性包括多租戶以及與企業(yè)身份驗證機制的集成。

HPE說ML行動具有廣泛的開源機器學習和深入學習框架，包括作品Keras，MXNet，PyTorch和TensorFlow以及商業(yè)機器學習從它的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，包括應(yīng)用Dataiku公司和H2O.ai公司。