惠普企业公司(Hewlett Packard Enterprise Co .)今天正在通过一个软件平台将其扩展到人工智能开发领域，该平台使用一个名为container的自包含软件环境来支持机器学习模型构建和部署的整个生命周期。

HPE ML Ops可以在本地、公共和混合云环境中快速部署机器学习工作负载。这个想法是为了使开发团队能够采用一个类似于DevOps中使用的过程，这是一种快速的应用程序构建技术，涉及频繁的代码发布和持续的改进。因此，HPE说，模型部署时间从几个月缩短到几天。

该公司正在解决机器学习项目的一个常见问题，即缺乏部署它们的资源和操作流程。Gartner Inc .估计，由于缺乏运营支持，一半的机器学习项目无法完全部署。部分问题是机器学习模型可能很复杂，需要大量数据和计算机功能，这使得配置昂贵且耗时。

HPE数字容器可以提供帮助。它建立在去年下半年通过收购BlueData Software Inc .获得的EPIC软件平台上。EPIC包括流行的AI和分析应用程序的预配置版本，这些预配置版本已经打包到软件容器中，可以存储在库中并快速投入使用。

据说ML Ops覆盖了机器学习开发的整个生命周期，包括模型构建、训练、部署、监控和团队合作。开发人员可以访问工具和数据科学笔记本的自助“沙盒”环境。一个完整的模型可以被复制和重用。开发团队可以在模型生命周期中获得完全的可见性，安全性包括多租户和与企业认证机制的集成。

HPE表示，ML Action拥有广泛的开源机器学习和深度学习框架，包括作品Keras、MXNet、PyTorch和TensorFlow，以及来自其合作伙伴生态系统的商业机器学习，包括Dataiku公司和H2O.ai公司的应用。

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