麻省理工學院在KI和機器學習eintauchen tiefer磚
![](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/839805908196c7fcc8ca05d82eb3eee9/c8318/q5qTlofKQMhSZjLkjXNTqDfb7Zo5CIUlAqwWPc03hP0.png)
KI和機器學習馮磚basiert auf靜脈offenenLakehouse-Architektur。死Losung unterstutzt ML-Teams貝der Aufbereitung和Verarbeitung馮·Daten optimiert死teamubergreifende公司和standardisiert窩gesamten Lebenszyklus von der Experimentierphase bis zur Produktion einschließlich生成KI和大型語言模型。
![Cona](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/70d65e25fa60ae99de565718ace89acc/f4be5/ml-customerThumb-cona.png)
6 m +一個Einsparungen美元
CONA服務verwendet磚毛穴gesamten ML-Lebenszyklus,嗯死Lieferkette毛皮Hunderttausende馮Geschaften祖茂堂optimieren。
![通過](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/aeac5b1e3f47f411ddc47e65e7bfad1d/f4be5/ml-customerThumb-via.png)
3、9 Millionen真正Einsparungen
通過nutzt maschinelles Lernen,嗯死Nachfrage genau祖茂堂prognostizieren祖茂堂”森肯和死Rechenkosten嗯25%。
![安進公司](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/68b0eda7d90369dd53a527ec3a70079d/f4be5/ml-customerThumb-amgen.png)
超級50緒。Kostensenkung美元
安進verbessert死datenwissenschaftliche目前,嗯死Arzneimittelforschung祖茂堂beschleunigen和Betriebskosten祖茂堂sparen。
![機器學習](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/a5e612c6d98dd3ea3948b13c1f3b2d41/fdd1e/Machine-Learning-graphic-1%20(1).png)
阿萊Datenaspekte毛皮KI和ML vereinfachen
Da磚毫升auf靜脈offenenLakehouse-Grundlage麻省理工學院三角洲湖aufsetzt, ermoglichen您es古老Machine-Learning-Teams該死,auf Daten jeglichen摘要和Umfangs zuzugreifen,您祖茂堂untersuchen aufzubereiten。Verwandeln您Funktionen在Produktionspipelines麻省理工學院Self-Service-Unterstutzung ohne天改支持我數據工程師angewiesen祖茂堂盛。
![機器學習](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/b0c523fb2ecda15747185164092fea74/3b64b/Machine-Learning-graphic-2.png)
跟蹤和治理毛皮Experimente automatisieren
管理MLflow verfolgt您Experimente automatisch和protokolliert參數,Kennzahlen, Versionierungen馮Daten和代碼和港口Modellartefakte貝jedem Trainingsdurchlauf。您可以在fruhere Durchlaufe unkompliziert einsehen, Ergebnisse vergleichen和fruhere Resultate去Bedarf reproduzieren。Sobald您死毛死Produktion是besten geeignete Modellversion ermittelt抗議,registrieren您您在der Modellregistrierung,嗯死Ubergabe在內的des Bereitstellungslebenszyklus einfacher祖茂堂gestalten。
![機器學習](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/6850a3bbd0f679dbf75fffd5bb7cc886/86f2e/Machine-Learning-graphic-3.png)
窩gesamten Modelllebenszyklus馮窩Daten bis蘇珥Produktion和選擇verwalten
去der Registrierung der trainierten Modelle您能您麻省理工學院der Modellregistrierung在內的des gesamten Lebenszyklus kollaborativ verwalten。Modelle能幫versioniert了和verschiedene Stadien durchlaufen, z。b . Experimentieren登台,Produktion Archivierung。Das Lebenszyklusmanagement lasst西奇Genehmigungs -麻省理工學院和Governance-Workflows rollenbasierter Zugriffskontrolle integrieren。Kommentare和E-Mail-Benachrichtigungen ermoglichen一張密集型公司der Datenteams。
![毫升流](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/85752dd65bed32cac2609b6c9bf409f9/91472/Machine-Learning-graphic-4.png)
在großem ML-Modelle Umfang麻省理工學院niedriger Latenz bereitstellen
Stellen您Modelle麻省理工學院einem einzigen公裏bereit, ohne西奇嗯Serververwaltung奧得河Skalierungseinschrankungen kummern祖茂堂得。麻省理工學院磚您能您Modelle uberall als REST-API-Endpunkte麻省理工學院Verfugbarkeit auf Unternehmensniveau bereitstellen。
![LLM](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/c8a5657affe5a0af4642ad985f4d59fc/feecc/llm.png)
生成verwenden KI和大型語言模型
Integrieren您vorhandene vortrainierte Modelle——是不是來自der擁抱死亡的臉變形金剛庫奧得河anderen Open-Source-Bibliotheken——古老而工作流。Transformer-Pipelines vereinfachen死Verwendung馮GPU和ermoglichen das配料馮·Elementen死一個死在GPU gesendet了,嗯杯besseren Durchsatz祖茂堂erzielen。
Passen您靜脈上一次一個您Daten毛皮您spezifische Aufgabe。麻省理工學院der Unterstutzung馮開源工具以色列立擁抱臉DeepSpeed您能迅速地效率和靜脈grundlegendes LLM erstellen麻省理工學院和麻省理工學院的民主黨培訓古老而以Daten beginnen,嗯mehr Genauigkeit毛皮古老Fachbereich祖茂堂erzielen和工作負載。Dadurch您歐什死Kontrolle超級死毛das培訓verwendeten Daten,汽水您sicherstellen能幫,您KI verantwortungsvoll einsetzen。
Produktkomponenten
![協作](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/f8da162121bc8e607ba6b3f8cd824ada/1cd15/icon-orange-Collaborative-Data-Science1.png)
Kollaborative筆記本
磚筆記本unterstutzen Python、R、SQL和Scala nativ, d . h。,Anwender能幫unt Verwendung der說和Bibliotheken我Wahl zusammenarbeiten,嗯aussagekraftige Erkenntnisse祖gewinnen祖茂堂visualisieren祖teilen。
![運行時](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/a5c3aec53e5315dce464b0d962f27d4d/1cd15/icon-orange-Runtime.png)
機器學習運行時
1-Klick-Zugriff vorkonfigurierte汪汪汪和ML-optimierte集群,死auf靜脈skalierbaren和zuverlassigen Verteilung der gangigsten ML-Frameworks(包括PyTorch, TensorFlow和scikit-learn) basieren -麻省理工學院integrierten Optimierungen毛皮unubertroffene Leistung歐什貝enormen Datenmengen。
![特色商店](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/49eb17cac69274910c487bec5c03288b/1cd15/icon-orange-feature-store.png)
Feature-Store
Vereinfachen您死Wiederverwendung馮Funktionen麻省理工學院靜脈auf der Datenherkunft basierenden Funktionenssuche,死automatisch protokollierte Datenquellen heranzieht。Stellen您Funktionen毛皮訓練和Bereitstellung麻省理工學院靜脈vereinfachten Modellbereitstellung zur Verfugung毛皮死keine Anderungen一個der Client-Anwendung erforderlich信德。
![數據科學](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/f3750f047030b3165a7d4b0fcd927188/969d2/icon-orange-data-scientist-persona-1.png)
AutoML
艾倫Ermoglichen您Akteuren vom ML-Experten bis欣zum公民數據科學家Mitwirkung死去。Hierzu,靜脈„Glass-Box-Ansatz”毛皮AutoML implementiert, der不努爾das leistungsstarkste莫德爾bereitstellt, sondern歐什代碼蘇珥weiteren Optimierung軍隊Experten erzeugt。
![團結](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/9d6c16fbf068e629ac0df0467533be09/969d2/icon-orange-Reliable-Data-Lakes.png)
管理MLflow
管理MLflow baut MLflow汪汪汪,der使用fuhrenden Open-Source-Plattform毛穴ML-Lebenszyklus,汪汪汪和hilft貝姆schnellen Uberfuhren馮ML-Modellen來自der Experimentierphase死Produktion -麻省理工學院Sicherheit Zuverlassigkeit和Unternehmensniveau Skalierbarkeit再見。
![圖標的生產](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/695ca0b16169906f1ca2c74881df0044/ec44c/icon-orange-Production-Ready.png)
Bereitstellen馮produktionsbereiten Modellen
Stellen您Modelle在傑德Großenordnung麻省理工學院einem公裏zur Verfugung麻省理工學院der選項,祖茂堂nutzen serverloses計算。
![圖標結構化流](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/4ab9b5ec92387b8706330caa4d88b37a/ec44c/icon-orange-Structured-Streaming-UI.png)
Modelluberwachung
Uberwachen您死Modellleistung和您叫您西奇在Echtzeit auf Geschafts-Metrics auswirkt。磚bietet durchgangige Transparenz Produktion bis和Herkunft馮Modellen德欣祖茂堂Quelldatensystemen和hilft dabei,死上一次——和Datenqualitat uber窩gesamten ML-Lebenszyklus你祖茂堂analysieren和問題祖lokalisieren bevor您schadliche Auswirkungen抗議。
![回購圖標](http://www.eheci.com/www/en-website-assets/static/d87d2b3ad698dfb8555aa4862b5851b5/c9806/Repos.png)
存儲庫
Mithilfe·馮·庫可以在工程師在磚Git-Workflows nachstellen和Datenteams所以死Nutzung automatisierter CI / CD-Workflows和das Portieren ermoglichen馮代碼。
Große Sprachmodelle
麻省理工學院磚您能ganz einfach這汪汪汪llm zugreifen,祖茂堂integrieren嗯您在您的工作流程。Außerdem bietet死Plattform Funktionen蘇珥Feinabstimmung馮llm anhand我以Daten, wodurch模性能im jeweiligen Fachbereich verbessert將。