La agilidad y velocidad de DevOps llega a los proyectos de Machine Learning

Al utilizar un modelo similar a DevOps simplifica los procesos y agiliza los tiempos de implantación.

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HPE ha anunciado la disponibilidad de una nueva solución, ML Ops, basada en contenedores y capaz de dar soporte a todo el ciclo de vida del Machine Learning en entornos públicos, privados e híbridos.

La compañía destaca que al utilizar un modelo similar a DevOps simplifica los procesos y agiliza los tiempos de implantación; así, es capaz de estandarizar los flujos de trabajo en la implantación de plataformas de Machine Learning y reducir su despliegue de meses a días. Es la única solución empresarial que “cubre el ciclo de vida de extremo a extremo de Machine Learning para el despliegue de entornos cloud híbridos y on-premise”, según la compañía.

“Solamente aquellos modelos operacionales eficientes de Machine Learning ofrecen valor al negocio a largo plazo”, ha declarado Kumar Sreekanti, SVP y CTO de Hybrid TI en HPE.

La propuesta de HPE llega al mercado en un momento en que prácticamente todas las industrias implantan la IA o plantean hacerlo en algún momento; su adopción se ha duplicado en los últimos años. En vista de que muchas de las empresas están teniendo problemas en cubrir el ciclo de vida completo (desde la fase piloto hasta la puesta en marcha y su monitorización), ML Ops llega con la idea de dar una respuesta a esta problemática.

Cabe destacar que la solución amplía las capacidades de la plataforma de software basada en contenedores BlueData EPIC (compañía que adquirió HPE en noviembre de 2018) y funciona con una amplia gama de entornos de código abierto para Machine Learning y Deep Learning.

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