惠普企业有限公司(Hewlett Packard Enterprise Co.)今天正在通过一个软件平台将其扩展到人工智能开发领域，该软件平台使用称为容器的自包含软件环境来支持机器学习模型构建和部署的整个生命周期。
HPE ML Ops可在本地，公共云和混合云环境中快速部署机器学习工作负载。其想法是使开发团队能够采用与DevOps中使用的过程类似的过程，DevOps是一种快速的应用程序构建技术，涉及频繁的代码发布和不断完善。HPE说，结果是模型部署时间从几个月缩短到几天。
该公司正在攻击机器学习项目的一个常见问题，该问题是缺乏部署它们的资源和操作流程。Gartner Inc. 估计，由于缺乏运营支持，一半的机器学习项目无法完全部署。问题的一部分是机器学习模型可能很复杂，并且需要大量数据和计算机功能，这使得配置既昂贵又费时。
HPE数字容器可以提供帮助。它建立在去年下半年通过收购BlueData Software Inc. 获得的EPIC软件平台之上。EPIC包括流行的AI和分析应用程序的预配置版本，这些版本已打包到可以存储在库中并可以快速投入使用的软件容器中。
据说ML Ops涵盖了机器学习开发的整个生命周期，包括模型构建，培训，部署，监视和团队协作。开发人员可以访问用于工具和数据科学笔记本的自助“沙盒”环境。完整的模型可以复制和重复使用。开发团队可以在模型生命周期中获得完全的可见性，并且安全性包括多租户以及与企业身份验证机制的集成。
HPE说ML行动具有广泛的开源机器学习和深入学习框架，包括作品Keras，MXNet，PyTorch和TensorFlow以及商业机器学习从它的合作伙伴生态系统，包括应用Dataiku公司和H2O.ai公司。