Soporte integral para el flujo de trabajo de deep learning

IBM® Spectrum Conductor Deep Learning Impact es una extensión de software para IBM Spectrum Conductor, que le permite crear un entorno de deep learning, donde los científicos de datos pueden centrarse en la formación, ajustes y el despliegue de modelos a producción. Empiece a trabajar con los datos para deep learning y evite pasos manuales repetitivos, sin requerir un gran nivel de especialización. La solución se despliega con sencillas descargas de software que proporcionan a los especialistas todo lo que necesitan para crear un entorno de deep learning distribuido en horas, en lugar de días o semanas, y gestiónelo fácilmente a medida que su entorno crezca.

Acelere la generación de resultados

La formación distribuida en múltiples servidores y GPU incluye infraestructuras y software optimizados para acelerar los tiempos de formación.

Mejore la precisión

Mayor precisión del modelo de red neuronal con búsqueda de hiper-parámetros y optimización, además de visualización de la formación y asistencia para los ajustes.

Reduzca el tiempo de preparación de los datos

Dedique menos tiempo a importar, transformar y preparar datos. Utilice Apache Spark para gestionar orígenes de datos e importaciones.

Mejore el retorno de la inversión con recursos compartidos

Mejor retorno de la inversión con acceso de multitenencia a recursos compartidos, lo que permite a los científicos de datos ejecutar distintos modelos sobre los mismos recursos de forma simultánea.

Simplifique la administración

Una infraestructura unificada para deep learning, supervisión y creación de informes le permite acelerar la generación de resultados con una gestión simplificada.

Deep learning en IBM Spectrum Conductor

Añada una solución de deep learning a IBM Spectrum Conductor. Esta infraestructura de multitenencia altamente disponible está diseñada para crear un entorno Apache Spark empresarial compartido.

Características principales

  • Multitenencia
  • Entrada, transformación y formación de datos distribuidos
  • Un entramado de formación distribuido
  • Soporte a modelos de gran tamaño
  • Ayuda a evitar interrupciones durante la formación
  • Visualización y ajuste de la formación
  • Optimización y búsqueda de hiper-parámetros
  • Especificaciones técnicas