운영하기.
민첩하고 자신감 있게 AI 애플리케이션을 운영하십시오.
H2O.ai는 생산 중인 모델의 배포, 관리 및 모니터링에서 데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어를 지원하는 포괄적인 머신 러닝 운영 기능을 제공합니다. 또한 H2O AI 클라우드는 고유한 변환기, 레시피 및 모델, 분산 처리, 컴퓨팅 효율성 및 선택한 환경에 배포할 수 있는 기능을 쉽게 통합하여 매우 유연한 아키텍처를 제공합니다.
머신 러닝 작업
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모델 리포지토리
모델 배포
모델 모니터링
유연한 아키텍처
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광범위한
분산된
확장성 있는
아이디어에서 영향력을 발휘하는 AI와 함께 운영하십시오.
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머신 러닝 작업
모델을 실시간으로 모니터링하고 예측 정확도 및 데이터 드리프트에 대한 경고를 수신하도록 사용자 지정 임계값을 설정하여 배포된 모델이 의도대로 작동되도록 보장합니다.
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모델 저장소
사용하기 쉬운 웹 인터페이스 및 코드 API를 통해 액세스할 수 있는 완전한 통합 모델 관리 기능을 통해 모든 실험을 호스팅하고 관리할 수 있는 모든 구현된 버전의 보기를 유지합니다. 또한 타사 프레임워크에서 훈련된 모델을 관리할 수도 있습니다.
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모델 배포
타겟 디플로이먼트 (배포 대상)을 사용하면 한 번 빌드하고 점수 매기기 환경에 배포할 수 있습니다. 다중 변형(A/B), 챔피언, 도전자 및 카나리아를 포함한 다양한 모드에서 배포합니다. 모델은 실시간, 일괄 처리, 비동기식 또는 스트리밍 데이터로 점수를 매길 수 있습니다.
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모델 모니터링
모델 감시를 유지하고 데이터 드리프트 발생 시기를 파악합니다. 피쳐 중요성은 예측 값에 가장 많이 기여하거나 가장 적게 기여하는 기능에 대한 로컬 설명을 제공합니다. 모니터링되는 모든 지표에 대한 경고 및 알림을 수신하도록 사용자 지정 임계값을 설정할 수 있습니다.
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유연한 아키텍처
H2O AI 클라우드는 환경에 구애받지 않으므로 기존 인프라에 관계없이 모든 회사가 H2O.ai 기술을 머신 러닝 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
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광범위한
H2O AI 클라우드는 Python, R 및 Java용 클라이언트에 구애받지 않는 플랫폼입니다. 사용자는 모든 주요 오픈 소스 패키지의 최신 버전을 활용하고 내장된 맞춤형 레시피 아키텍처를 통해 이러한 패키지를 제어할 수 있습니다. H2O.ai 및 타사 모델을 모두 교육, 배포 및 사용자 지정할 수 있습니다.
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분산된
분산 머신러닝 백엔드는 여러 CPU 및 GPU에서 모델 교육이 수행되면서 여러 작업자 노드로 확장하여 모든 데이터 크기를 처리할 수 있습니다. 클라우드 리소스 할당은 Kubernetes 기반 배포 접근 방식을 통해 자동으로 처리됩니다.
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확장성 있는
최신 CUDA 런타임을 사용하여 Ampere 기반 NVIDIA GPU의 전례 없는 컴퓨팅 및 네트워크 가속을 지원하여 워크로드를 쉽게 확장할 수 있습니다. 고성능 컴퓨팅은 완전한 NVIDIA RAPIDS 통합을 통해 제공됩니다.
모델 운영
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데이터 과학자
H2O AI 클라우드는 데이터 과학자가 빠르고 원활하게 모델을 머신 러닝 엔지니어에게 넘겨줄 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 추가 데이터 소스에서 새로운 통찰력을 발견하고 머신 러닝 모델의 정확도와 성능을 높이며 체계적인 혁신 노력을 추진하는 데 집중할 수 있습니다.
배포 운영
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머신 러닝 엔지니어
H2O.ai은 실시간 사용자 지정이 가능한 모니터링 및 경고 시스템을 통해 쉽게 배포할 수 있도록 지원합니다. H2O AI 클라우드는 시간이 지남에 따라 모델을 백테스트하고, 도전하고, 검증할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 또한 진행 중인 모니터링 프로그램에 통합할 여러 진행 중인 Responsible AI 및 공정성 지표가 있습니다.
액세스 운영
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DevOps/IT 전문가
H2O AI 클라우드는 데이터 액세스에서 AI 애플리케이션 배치에 이르기까지 데이터 과학 라이프사이클의 모든 부분에 대한 소프트웨어 프로비저닝을 단순화합니다. 셀프 서비스는 중앙 집중화된 배포 환경을 통해 지원됩니다. 리소스 모니터링 및 비용 제어를 통해 IT 전문가는 비용과 성능 사이에서 최적의 균형을 유지할 수 있습니다.