HPE GreenLake AI/ML

HPE GreenLake for Large Language Models 是一個按需、多租戶雲服務,使企業能夠使用幾乎100%可再生能源驅動的可持續超級計算基礎設施,私下訓練、調整和部署大規模AI模型。
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HPE GreenLake AI/ML

產品資訊

已更新:16/11/2024

什麼是HPE GreenLake AI/ML

HPE GreenLake for Large Language Models (LLMs) 是HPE進入AI雲市場的產品,為所有規模的企業提供超級計算即服務。該平台結合了HPE市場領先的超級計算機和AI軟件堆棧,提供了一個完整的解決方案,用於訓練和部署大型語言模型。它旨在通過雲原生體驗使超級計算能力變得易於訪問,使組織能夠利用先進的AI功能,而無需自行建立和維護基礎設施。

HPE GreenLake AI/ML 的主要功能

HPE GreenLake for Large Language Models 是一種按需、多租戶的雲端服務,為企業提供私有訓練、調校和部署大規模 AI 模型所需的超級計算能力和 AI 軟體。它運行在由近 100% 可再生能源驅動的 HPE Cray XD 超級計算機上,具有專為運行單一大規模 AI 訓練和模擬工作負載而設計的 AI 原生架構,並結合了全面的 AI 軟體堆疊和數據管理工具。
雲原生超級計算: 通過雲端服務模型提供即時訪問超級計算能力,使組織可以在幾分鐘內開始使用平台,而無需建立本地基礎設施
全面的 AI 軟體堆疊: 包括 HPE 機器學習開發環境以進行模型訓練,以及 HPE 機器學習數據管理軟體以進行數據集成、跟蹤和審計
可持續計算: 在 QScale 的魁北克共置中心運行,該中心使用 99.5% 的可再生能源並進行優化的電力管理
私有和安全的環境: 使企業能夠私有地訓練和調校其 AI 模型,同時保持對其數據和部署的控制

HPE GreenLake AI/ML 的用例

醫療分析: 審查醫療記錄和患者數據,協助醫生進行診斷和治療計劃
氣候建模: 處理和分析大規模環境數據,進行氣候預測和研究
金融服務: 分析市場趨勢、評估風險並自動化金融決策過程
製造優化: 通過 AI 驅動的見解改進生產過程和供應鏈管理

優點

消除建立和維護本地超級計算基礎設施的需求
提供使用可再生能源的可持續計算解決方案
提供完整的 AI 軟體堆疊和開發工具
通過私有部署選項確保數據隱私和安全

缺點

需要在雲端服務上進行重大投資
一次只能處理單一大規模工作負載
可能需要專家才能充分利用平台的功能

如何使用 HPE GreenLake AI/ML

註冊HPE GreenLake帳戶: 在auth.hpe.com/hpe/cf/registration創建HPE MyAccount,以訪問HPE GreenLake平台
訪問HPE GreenLake平台: 登錄common.cloud.hpe.com以訪問所有HPE GreenLake服務的統一控制平面
選擇AI/ML服務: 導航到AI/ML部分,選擇HPE GreenLake for Large Language Models服務
配置計算資源: 選擇由HPE Cray XD超級計算機和NVIDIA GPU驅動的所需超級計算能力,以支持您的AI工作負載
設置ML環境: 使用HPE Machine Learning Development Environment設置您的訓練環境並配置數據管道
準備訓練數據: 使用HPE Machine Learning Data Management Software集成、跟蹤和管理您的訓練數據集
訓練和調整模型: 利用超級計算平台私下訓練和微調您的大型語言模型
部署模型: 使用平台的部署功能部署您的訓練模型以進行推理
監控和管理: 使用統一控制平面監控模型性能、管理資源並優化成本

HPE GreenLake AI/ML 常見問題

HPE GreenLake for Large Language Models 是一個按需、多租戶的雲端服務,允許企業使用 HPE 的超級計算平台和 AI 軟體,私密地訓練、調整和部署大規模的 AI 模型。

HPE GreenLake AI/ML 網站分析

HPE GreenLake AI/ML 流量和排名
6.1M
每月訪問量
#9456
全球排名
#595
類別排名
流量趨勢:Aug 2024-Oct 2024
HPE GreenLake AI/ML 用戶洞察
00:05:11
平均訪問時長
5.44
每次訪問的頁面數
41.1%
用戶跳出率
HPE GreenLake AI/ML 的主要地區
  1. US: 33.12%

  2. IN: 11.11%

  3. JP: 7.81%

  4. FR: 2.39%

  5. ES: 2.33%

  6. Others: 43.25%

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