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Runtime Machine Learning

Ambiente di machine learning ottimizzato pronto all'uso

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Machine Learning Runtime (MLR) offre a data scientist e tecnici ML cluster scalabili che comprendono i framework più diffusi, AutoML integrato e ottimizzazioni per prestazioni senza paragoni.

Vantaggi

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FRAMEWORK A SCELTA

I framework di ML si evolvono molto rapidamente e i tecnici devono saper gestire mediamente 8 librerie. ML Runtime offre accesso con un solo clic a una distribuzione affidabile e performante dei framework di ML più diffusi, oltre ad ambienti di ML personalizzati tramite contenitori predefiniti.

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MACHINE LEARNING AUMENTATO

Il ciclo di machine learning, dalla preparazione dei dati all'inferenza, può essere accelerato con funzionalità di ML integrate, fra cui sintonizzazione degli iperparametri e ricerca di modelli utilizzando Hyperopt e MLflow.

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SCALABILITÀ SEMPLIFICATA

Il passaggio da piccoli volumi di dati ai Big Data viene agevolato dall'infrastruttura di cluster autogestita e scalabile. Machine Learning Runtime comprende anche migliorie esclusive delle prestazioni per gli algoritmi più diffusi e HorovodRunner, una semplice API per deep learning distribuito.

Funzioni

Come funziona

Machine Learning Runtime è basato su Databricks Runtime e viene aggiornato a ogni nuova release. È disponibile per tutte le offerte di prodotti Databricks, fra cui Azure Databricks, AWS cloud, cluster GPU e cluster CPU.

Per utilizzare ML Runtime basta selezionare la versione di ML del runtime quando si crea il cluster.

REFERENZA