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Runtime para machine learning

Ambiente de machine learning otimizado pronto para uso

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O Machine Learning Runtime (MLR) fornece aos data scientists e técnicos de ML clusters escaláveis com frameworks populares, AutoML integrado e otimizações para desempenho inigualável.

Benefícios

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Frameworks de escolha

Os frameworks de ML evoluem em um ritmo vertiginoso, e os técnicos precisam gerenciar uma média de oito bibliotecas. Com um clique, o ML Runtime fornece acesso a uma distribuição confiável e eficiente dos frameworks de ML mais populares, mas também a ambientes de ML personalizados por meio de contêineres pré-construídos.

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Machine learning ampliado

Acelere o machine learning, desde a preparação de dados até a inferência, com recursos AutoML integrados, como ajuste de hiperparâmetros ou busca de modelos usando Hyperopt e MLflow.

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Escalabilidade simplificada

Mude sem esforço para big data com uma infraestrutura de cluster escalonável e autogerenciável. O Machine Learning Runtime também contém aprimoramentos de desempenho exclusivos para os algoritmos mais populares, bem como HorovodRunner, uma API simples para deep learning distribuído.

Recursos

Como funciona

O Machine Learning Runtime é uma sobreposição atualizada a cada atualização de versão do Databricks Runtime. Ele está disponível em toda a linha de produtos Databricks, incluindo: Azure Databricks, nuvem AWS, clusters de GPU e clusters de CPU.

Para usar o ML Runtime, basta selecionar a versão do ML do runtime ao criar seu cluster.

História de cliente

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