概述
数据科学团队需要的自由度通过 IT的云原生服务予以提供。
Cloudera Machine Learning 使企业数据科学团队可以在整个数据生命周期中进行协作,可立即访问企业数据管道、可扩展的计算资源以及对首选工具的访问。简化将分析工作负载纳入生产的过程,并在整个企业范围内智能地管理机器学习用例。
Machine Learning 使用原生和强大的工具来部署、维护和监控模型,可优化整个企业的机器学习工作流程。SDX已扩展至模型,可以治理和自动化模型编目,然后无缝移动结果以跨 Cloudera 体验进行协作,包括 Cloudera Data Warehouse 和 Cloudera Operational Database。
Cloudera Machine Learning 用例
把 AI 从概念变成现实
借助 MLOPS 扩展机器学习
开启探索性数据科学
把 AI 从概念变成现实
借助 Accelerators for ML Projects (AMP)缩短实现价值的时间。
AMP的作用,是通过为 Cloudera Machine Learning 中的特定用例提供定制解决方案来启动您的 AI 计划。他们向用户提供高质量预构建的参考示例以助其快速获得成功,这些参考示例可轻松适配您的具体要求,缩短项目实现价值的时间。
借助 MLOPS 扩展机器学习
通过 MLOps 提升透明度、协作和ROI,令您获益匪浅。
MLOps帮助您利用早期成功来扩大规模,按照步骤保持现有的模型,并建立控制以维护在整个生产环境ML生命周期中的数据安全和治理。
开启探索性数据科学
缩短数据探索和业务行动之间的鸿沟。
Cloudera 提供了完整的平台,为数据科学团队提供“认证数据集”,以及一致和强大的工具,以尽快开展数据探索、临时数据研究并获得真知灼见。
Cloudera Machine Learning 主要功能
只需轻点几下即可完成机器学习工作区的部署,使数据科学团队可以访问项目环境,并自动弹性计算端到端机器学习所需的计算资源,无需等待。
利用 Cloudera Machine Learning,管理员和数据科学团队可以从数据源到生产环境拥有完全的可见性,从而实现透明的工作流程并简单而又安全地跨团队协作。
数据科学家不应该在工具之间切换来发现、查询和可视化数据集。Cloudera Machine Learning 通过数据发现和可视化功能来提供全部功能,后者为独立UI, 可满足您探索数据科学的全部需求。
AMP 是 Cloudera Machine Learning 项目,可以直接从 Cloudera Machine Learning 中一键部署。AMP 使数据科学家能够在很短的时间内把一个想法变成完整的ML用例。它为即时构建、部署和监控业务就绪的AI应用提供了一个端到端的框架。
Cloudera Machine Learning 具备的 MLOps 功能支持一键式模型部署、模型分类和精细化预测监控,确保整个生产环境中模型的安全性和准确性。
通过一致且易于使用的体验提供洞察力,具有直观易用的拖放式仪表板和自定义应用程序创建功能。
Cloudera Machine Learning 部署选项
将 Cloudera Machine Learning 部署在任何地方,并且在每个地方都提供云原生、可移植且一致的体验。
Cloudera公有云服务
- 多云准备就绪:避免被单个云厂商锁定。全方位利用来自任意地方的数据为您的人工智能计划提供动力
- 可扩展:充分利用可扩展且可自动暂停的计算资源,仅在使用时付费
- 全生命周期集成:跨 Cloudera 体验(包括 Data Engineering 和 Data Warehouse)无缝安全地共享工作负载和输出。
Cloudera私有云服务
- 具有成本效益:分解式存储的资源优化利用可在整个集群中实现成本效益。
- 优化的性能:通过工作负载隔离和针对关键工作负载的多租户应用来满足每次的 SLA 要求。
- 高效协作:在数据生命周期的每一个阶段在团队之间安全地共享工作负载、数据和结果。
准备好了吗,我们开始吧?