主要功能

多租户

通过在运行多个模型的众多数据研究员中动态共享服务器资源,提高利用率和 ROI。

分布式数据摄取、转换和训练

支持在多个服务器上并行运行处理作业,帮助加快实现成果。

分布式训练模式

允许大多数应用并行运行,而无需更改代码。

支持大型模型

支持在单个大型模型中利用 CPU 和 GPU 内存。

帮助避免训练期间出现中断

支持动态地增加或减少已分配的资源,同时持续开展训练。

训练可视化和调优

支持在训练过程中监控模型的准确性,并在模型不够收敛或准确性较低的情况下调整或停止训练。

超参数搜索和优化

使用基于建议的逻辑提高准确性,同时持续开展训练。

技术规范

要获取完整的技术规范列表,请下载 IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact 产品说明。

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact

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