Principales caractéristiques

Partage de services

Optimise l'utilisation et le rendement du capital en partageant les ressources du serveur de façon dynamique parmi plusieurs analystes de données exécutant plusieurs modèles.

Absorption et transformation des données et formation à distance

Permet le traitement des tâches en parallèle sur une grappe de serveurs – aidant à accélérer l'obtention de résultats.

Une matrice de formation à distance

Permet d'exécuter la plupart des applications en parallèle sans devoir en modifier le code.

Soutien pour les grands modèles

Offre la possibilité d'optimiser la mémoire du processeur central et du processeur graphique au moyen d'un grand modèle unique.

Aide à éviter les interruptions pendant la formation

La possibilité d'augmenter ou de diminuer de façon dynamique les ressources affectées au modèle pendant la formation.

Visualisation et adaptation de la formation

Permet de surveiller la précision du modèle au cours de la formation et d'y apporter des ajustements ou d'y mettre fin si les modèles ne sont pas convergents ou sont peu précis.

Recherche et optimisation d'hyperparamètres

Améliore la précision à l'aide d'une logique fondée sur les suggestions pendant le déroulement de la formation.

Spécifications techniques

Pour une liste complète des spécifications techniques, téléchargez la fiche technique d'IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact.

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact

Lire la fiche technique

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