Principais recursos

Ocupação variada

Aumenta a utilização e o ROI por compartilhar os recursos do servidor dinamicamente entre diversos cientistas de dados executando vários modelos.

Ingestão, transformação e treinamento de dados distribuídos

Permite tarefas de processamento em paralelo em um cluster de servidores, ajudando a acelerar os resultados.

Uma malha de treinamento distribuído

Permite que a maioria dos aplicativos sejam executados em paralelo sem precisar de mudanças no código.

Suporte para modelos grandes

Oferece a capacidade de utilizar a memória da CPU e da GPU em um único modelo grande.

Ajuda a evitar interrupções durante o treinamento

A capacidade de aumentar ou diminuir dinamicamente os recursos alocados ao modelo durante o treinamento.

Visualização e ajuste do treinamento

Permite o monitoramento da precisão do modelo enquanto o treinamento está em andamento e permite fazer ajustes ou interromper, caso os modelos não estejam convergindo ou tenham baixa precisão.

Procura e otimização de hiperparâmetro

Melhora a precisão com lógica baseada em sugestão enquanto o treinamento está em andamento.

Especificações técnicas

Para obter uma lista completa das especificações técnicas, baixe a planilha de dados do IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact.

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact

Leia a brochura

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