麻省理工學院在KI和機器學習eintauchen tiefer磚
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。
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。
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%。
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。
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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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
