Umfassende Unterstützung für den Deep-Learning-Workflow

IBM® Spectrum Conductor Deep Learning Impact ist Add-on-Software für IBM Spectrum Conductor. Sie ermöglicht Ihnen die Erstellung einer Deep-Learning-Umgebung, in der sich Data-Scientists auf Training, Optimierung und Implementierung von Modellen in der Produktionsumgebung konzentrieren können. Sie können schnell mit der Bearbeitung Ihrer Daten für Deep Learning beginnen sowie manuelle und wiederholt anfallende Schritte vermeiden. Sie benötigen zudem kein spezialisiertes Fachwissen. Die Lösung kann mittels einfacher Software-Downloads implementiert werden. Damit erhalten Data-Scientists alles, was sie für die Erstellung einer verteilten Deep-Learning-Umgebung – in Stunden statt Tagen oder Wochen – und für das einfache Management dieser Umgebung brauchen, auch wenn die Umgebung wächst.

Schnellere Ergebnisse

Die Lösung sorgt durch die Möglichkeit des verteilten Trainings auf mehreren Servern und GPUs sowie optimierte Software und Frameworks für kürzere Trainingszeiten.

Höhere Genauigkeit

Die Lösung bietet größere Genauigkeit bei Modellen neuronaler Netze durch die Hyperparametersuche und -optimierung sowie Unterstützung bei der Trainingsvisualisierung und -optimierung.

Schnellere Datenaufbereitung

Sie können Daten schneller importieren, umwandeln und aufbereiten. Nutzen Sie Apache Spark für das Management von Datenquellen und -importen.

Höherer ROI durch gemeinsam genutzte Ressourcen

Dank des Multi-Tenant-Zugriffs auf gemeinsam genutzte Ressourcen können mehrere Data-Scientists unterschiedliche Modelle gleichzeitig auf denselben Ressourcen ausführen. Dadurch ist ein besserer ROI möglich.

Einfachere Administration

Ein konsolidiertes Framework für Deep Learning, Monitoring und Reporting verhilft Ihnen schneller zu Ergebnissen und vereinfacht das Management.

Add-on zu IBM Spectrum Conductor

Dieses Angebot fügt eine Deep-Learning-Lösung zu IBM Spectrum Conductor hinzu. Dieses hochverfügbare Multitenant-Framework ist für die Erstellung einer gemeinsam genutzten, auf Unternehmen abgestimmten Apache Spark-Umgebung konzipiert.

Wichtige Leistungsmerkmale

  • Multi-Tenancy
  • Verteiltes Einpflegen, Umwandeln und Training von Daten
  • Fabric für verteiltes Training
  • Unterstützung für große Modelle
  • Vermeidung von Unterbrechungen während des Trainings
  • Visualisierung und Optimierung des Trainings
  • Hyperparametersuche und -optimierung
  • Technische Spezifikationen

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