Wichtige Leistungsmerkmale

Multi-Tenancy

Erhöht die Auslastung und den ROI durch die dynamische gemeinsame Nutzung von Serverressourcen durch zahlreiche Data-Scientists, die verschiedene Modelle nutzen

Verteiltes Einpflegen, Umwandeln und Training von Daten

Ermöglicht die parallele Verarbeitung von Jobs in einem aus mehreren Servern bestehenden Cluster und verhilft Ihnen so schneller zu Ergebnissen

Fabric für verteiltes Training

Erlaubt die parallele Ausführung der meisten Anwendungen, ohne dass Codeänderungen erforderlich sind

Unterstützung für große Modelle

Ermöglicht die Nutzung von CPU- und GPU-Speicher in einem einzelnen großen Modell

Vermeidung von Unterbrechungen während des Trainings

Bietet die Möglichkeit, die dem Modell zugehordneten Ressourcen während des Trainings dynamisch zu erhöhen oder zu reduzieren

Visualisierung und Optimierung des Trainings

Erlaubt die Überwachung der Genauigkeit des Modells während des laufenden Trainings und eine Anpassung oder Beendigung des Modells, falls es nicht konvergiert oder eine geringe Genauigkeit aufweist

Hyperparametersuche und -optimierung

Verbessert die Genauigkeit durch vorschlagsbasierte Logik während der Ausführung des Trainings

Technische Spezifikationen

Eine vollständige Liste der technischen Spezifikationen finden Sie im Datenblatt zu IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact, das Sie sich hier herunterladen können.

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact

Datenblatt lesen

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