Características principales

Multi-inquilinos

Impulsa mayor utilización y retorno de la inversión al compartir dinámicamente los recursos del servidor entre muchos científicos de datos que ejecutan diversos modelos.

Asimilación, transformación y capacitación de datos distribuidos

Permite procesar trabajos en paralelo en un clúster de servidores, ayudando a acelerar el tiempo hacia los resultados.

Una estructura de capacitación distribuida

Permite que la mayoría de las aplicaciones se ejecuten en paralelo sin la necesidad de cambios de códigos.

Soporte para entornos grandes

Ofrece la capacidad de aprovechar la memoria de CPU y GPU a través de un solo modelo grande.

Ayuda a evitar las interrupciones durante la capacitación

La habilidad de incrementar o reducir dinámicamente los recursos asignados para el modelo durante la capacitación

Visualización y ajuste de la capacitación

Permite la supervisión de la precisión del modelo mientras se realiza la capacitación y se hacen ajustes o interrupciones, en el caso de que los modelos no estén convergiendo o tengan baja precisión.

Búsqueda y optimización del hiperparámetro

Mejora la precisión con la lógica basada en sugerencias durante la capacitación.

Especificaciones técnicas

Para obtener una lista completa de las especificaciones técnicas, descargue la hoja de datos de IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact.

IBM Spectrum Conductor Deep Learning Impact

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