Supporto end-to-end per i flussi di lavoro deep learning

IBM® Spectrum Conductor Deep Learning Impact è un add-on per IBM Spectrum Conductor che permette di sviluppare un ambiente deep learning per gli esperti, che potranno concentrarsi su formazione, ottimizzazione e distribuzione dei modelli di produzione. Inizia subito le attività di gestione dei dati per il deep learning, evita processi manuali e ripetitivi ed elimina la necessità di competenze di dominio specializzate. La soluzione può essere distribuita con il semplice download di software che offrono agli esperti tutte le risorse necessarie per creare un ambiente deep learning distribuito in ore invece che in giorni o settimane, semplificandone la gestione in base alla crescita.

Accelera i risultati

Formazione distribuita su più server e GPU che include software e framework ottimizzati per accelerare i tempi di formazione.

Migliorare la precisione

Maggiore accuratezza del modello di rete neurale con ottimizzazione e ricerca dei parametri massimi, visualizzazione della formazione e assistenza per l'ottimizzazione.

Riduci i tempi di preparazione dei dati

Tempi minori per importare, trasformare e preparare i dati. Usa Apache Spark per gestire le sorgenti dati e le importazioni.

Migliora il ROI con le risorse condivise

Migliora il ROI con l'accesso multiutente alle risorse condivise per consentire agli esperti di gestire contemporaneamente più modelli con le stesse risorse.

Semplificare l'amministrazione

Un framework consolidato per deep learning, monitoraggio e report permette di ottenere i risultati più rapidamente con la gestione semplificata.

Add-on per IBM Spectrum Conductor

Aggiungi una soluzione deep learning a IBM Spectrum Conductor. Questo framework multiutente ad alta disponibilità è progettato per creare un ambiente Apache Spark condiviso di classe enterprise.

Funzioni principali

  • Multiutenza
  • Fornitura distribuita dei dati, trasformazione e formazione
  • Un'infrastruttura di formazione distribuita
  • Supporto per modelli di grandi dimensioni
  • Evita le interruzioni durante la formazione
  • Ottimizzazione e visualizzazione della formazione
  • Ottimizzazione e ricerca dei parametri massimi
  • Specifiche tecniche

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