機器學習運行時
死sofort einsatzbereite和optimierte Machine-Learning-Umgebung
死機器學習運行時(高)bietet數據科學家和ML-Anwendern skalierbare集群麻省理工學院gangigen框架,integriertem AutoML和Optimierungen——該死unerreichte性能。
Vorteile
框架去溫斯遲
ML-Frameworks entwickeln西奇rasant魏特和死Anwender得durchschnittlich 8 Bibliotheken verwalten。毫升運行時每Mausklick bietet Zugriff一杯zuverlassige和汪汪汪performante Verteilung der gangigsten ML-Frameworks和benutzerdefinierten ML-Umgebungen uber vordefinierte容器。
AUGMENTIERTES機器學習
Beschleunigen您das機器學習von der Datenvorbereitung bis蘇珥Schlussfolgerung麻省理工學院窩integrierten AutoML-Funktionen, einschließlich Hyperparameter-Tuning和Modellsuche麻省理工學院Hyperopt MLflow。
VEREINFACHTE SKALIERUNG
麻省理工學院靜脈automatisch verwalteten和skalierbaren Cluster-Infrastruktur您能muhelos·馮·克雷能祖茂堂großen Datenmengen wechseln。機器學習運行時enthalt歐什einzigartige Leistungsverbesserungen毛皮死gangigsten Algorithmen和HorovodRunner,風景明信片einfache API毛皮verteiltes深度學習。
Funktionen
ML-Frameworks:死beliebtesten ML-Bibliotheken和框架,einschließlich TensorFlow, Keras, PyTorch, MLflow, Horovod, GraphFrames, ScikitLearn, XGboost, Numpy, MLeap和熊貓了standardmaßig bereitgestellt。
是不是es funktioniert
機器學習運行時baut磚運行時汪汪汪。麻省理工學院的傑德馮磚neuen版本運行時erhalt es dementsprechend歐什靜脈更新。Erhaltlich是es皮毛對Databricks-Produktpalette她Azure磚,aws雲,gpu集群和CPU-Cluster。
您要是毫升運行時nutzen想,民意調查您貝姆Erstellen國際衛生條例集群einfach ML版本馮運行時來自死亡。
