Suporte de ponta a ponta para o fluxo de trabalho de deep learning

O IBM® Spectrum Conductor Deep Learning Impact é um software complementar do IBM Spectrum Conductor. Ele permite criar um ambiente de deep learning que permite que os cientistas de dados se concentrem no treinamento, no ajuste e na implementação de modelos na produção. Comece a usar seus dados para deep learning rapidamente, evite etapas altamente manuais e repetitivas e ignore a necessidade de conhecimento especializado na área. A solução é implementada com downloads de software simples que oferecem aos cientistas de dados tudo o que eles precisam para criar um ambiente de deep learning distribuído em horas, e não em dias ou semanas, e tudo o que for preciso para gerenciá-lo com facilidade à medida que o ambiente cresce.

Acelere o prazo para obter resultados

O treinamento distribuído em vários servidores e em várias GPUs inclui softwares e estruturas otimizados para acelerar o período de treinamento.

Melhore a precisão

Maior precisão do modelo de rede neural com procura e otimização de hiperparâmetro, e com visualização de treinamento e assistência para ajustes.

Reduza o tempo de preparação de dados

Menos tempo gasto para importar, transformar e preparar dados. Use o Apache Spark para gerenciar origens de dados e importações.

Melhore o ROI com recursos compartilhados

Melhoria do ROI com acesso de diversos locatários aos recursos compartilhados, o que permite que vários cientistas de dados executem diferentes modelos ao mesmo tempo no mesmo recurso.

Simplifique a administração

Um modelo consolidado para aprendizado aprofundo, monitoramento e relatório permite acelerar os resultados com um gerenciamento simplificado.

Incluir no IBM Spectrum Conductor

Inclua uma solução de deep learning no IBM Spectrum Conductor. Esse modelo de diversos locatários altamente disponível é desenvolvido para criar um ambiente Apache Spark compartilhado, de nível corporativo.

Principais recursos

  • Ocupação variada
  • Ingestão, transformação e treinamento de dados distribuídos
  • Uma malha de treinamento distribuído
  • Suporte para modelos grandes
  • Ajuda a evitar interrupções durante o treinamento
  • Visualização e ajuste do treinamento
  • Procura e otimização de hiperparâmetro
  • Especificações técnicas

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