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Runtime de machine learning

Environnement de machine learning optimisé et prêt à l'emploi

Illustration

Le Runtime pour le Machine Learning (MLR) fournit aux data scientists et aux techniciens du ML des clusters évolutifs comprenant des frameworks populaires, des optimisations et une fonction AutoML intégrées pour des performances inégalées.

Avantages

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.

Fonctionnalités

Comment ça marche

Le runtime pour le Machine Learning est une surcouche mise à jour lors de chaque montée de version. Il est disponible sur toute la gamme de produits Databricks, notamment : Azure Databricks, AWS cloud, clusters GPU et clusters CPU.

Pour utiliser le runtime pour le ML, sélectionnez tout simplement la version ML du runtime au moment de créer votre cluster.

Témoignage de client

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