ProActive Workflows & Scheduling

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ProActive Workflows & Scheduling ist eine Software, die Job-Scheduling, Workload-Automatisierung, Orchestrierung und Metascheduling vor Ort und in allen Clouds ermöglicht.

ProActive Machine Learning

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ProActive Machine Learning (PML) von Activeeon ist eine Datenwissenschafts-Automatisierungsplattform, die Unternehmen ermöglicht: - Den kompletten Datenwissenschafts-Lebenszyklus in großem Maßstab zu automatisieren, - Silos zu beseitigen, indem eine Brücke zwischen Teams geschaffen wird: DataOps, Data Science und DevOps, - Die Komplexität von Anwendungen zu abstrahieren, indem alle Ihre Lieblingstools integriert werden, - Die Komplexität der Infrastruktur zu abstrahieren, indem alle Ihre Rechenressourcen verbunden werden, - Eine einfache Kommunikation zwischen Teams zu ermöglichen und den Lebenszyklus zu vereinheitlichen. Die ProActive Machine Learning-Lösung ist darauf ausgelegt, Ihnen zu helfen, die Datenwissenschaftsreise von der Extraktion roher Daten bis zur Bereitstellung von Modellen in der Produktion zu beschleunigen, damit Sie die Geschäftsvorteile erzielen können, die Sie suchen. Für Dateningenieure: - Datenverbindung-Aufgaben und Workflow-Vorlagen, um die Datenaufnahme und Datenvorbereitungspipelines zu automatisieren und zu skalieren. Für Datenwissenschaftler: - AutoML, um das Modell-Tuning während der Experimente zu skalieren, - Jupyter Kernel & Python Connector, um KI-Workflows aus Code zu erstellen, - KI-Aufgaben und Workflow-Vorlagen, um KI-Pipelines zu automatisieren und das parallele Modelltraining, die Validierung und das Testen zu skalieren. Für KI-Architekten: - Model as a Service (MaaS), um KI-Modelle in der Produktion bereitzustellen und zu exponieren, Modellüberwachung, Alarmierung, Erkennung von Datenabweichungen zu ermöglichen, Modellbereitstellung zu skalieren, - JupyterLab as a Service, um eine JupyterLab-Instanz auf Abruf bereitzustellen, JupyterLab auf spezifischen Rechenknoten zu starten, - Job-Analytik und Visualisierung als Dienste, um Ihr Lieblingstool zu verwenden, um Metriken Ihres maschinellen Lern-Workflows zu verfolgen und zu visualisieren, - Managed Services (KNIME, …), um Ihr Lieblingstool auf Abruf zu starten.