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Machine Learning Runtime

Die sofort einsatzbereite und optimierte Machine-Learning-Umgebung

Illustration

Die Machine Learning Runtime (MLR) bietet Data Scientists und ML-Anwendern skalierbare Cluster mit gängigen Frameworks, integriertem AutoML und Optimierungen – und damit unerreichte Performance.

Vorteile

Frameworks of Choice

ML Frameworks are evolving at a frenetic pace and practitioners need to manage on average 8 libraries. The ML Runtime provides one-click access to a reliable and performant distribution of the most popular ML frameworks, and custom ML environments via pre-built containers.

Augmented Machine Learning

Accelerate machine learning from data prep to inference with built-in AutoML capabilities including hyperparameter tuning and model search using Hyperopt and MLflow.

Simplified Scaling

Go from small to big data effortlessly with an auto-managed and scalable cluster infrastructure. The Machine Learning Runtime also includes unique performance improvements for the most popular algorithms as well as HorovodRunner, a simple API for distributed deep learning.

Funktionen

Wie es funktioniert

Machine Learning Runtime baut auf Databricks Runtime auf. Mit jeder neuen Version von Databricks Runtime erhält es dementsprechend auch ein Update. Erhältlich ist es für die gesamte Databricks-Produktpalette wie Azure Databricks, AWS-Cloud, GPU-Cluster und CPU-Cluster.

Wenn Sie ML Runtime nutzen möchten, wählen Sie beim Erstellen Ihres Clusters einfach die ML-Version von Runtime aus.

Kundenbericht

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