HPE acelera la innovación en inteligencia artificial

HPE Machine Learning (ML) Ops acelera el tiempo de generación de valor de la IA de meses a días y brinda agilidad de desarrollo y operaciones al ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático.

Hewlett Packard Enterprise (HPE) anunció una solución de software basada en contenedor, HPE ML Ops, que soporta todo el ciclo de vida del modelo de aprendizaje automático (ML, por sus siglas inglés) para los ambientes locales, de nube pública y de nube híbrida. La nueva solución presenta un proceso de tipo DevOps (desarrollo y operaciones) para estandarizar los procesos del aprendizaje automático y acelerar las implementaciones de IA de meses a días.

La nueva solución HPE ML Ops amplía las capacidades de la plataforma del software de contenedores BlueData EPIC, lo que brinda a los equipos de ciencia de los datos acceso sobre demanda a los ambientes en contención para análisis e IA/ML distribuidos. BlueData fue adquirido por HPE en noviembre de 2018 para impulsar sus ofertas de IA, análisis y contenedores y complementar las soluciones Hybrid IT y los servicios HPE Pointnext de HPE para implementaciones de IA empresarial.

IA empresarial: una avanzada indetenible

La IA empresarial se ha duplicado en los últimos cuatro años, y las empresas continúan invirtiendo tiempo y recursos en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para una amplia variedad de casos de uso de IA, tales como detección de fraudes, medicina personalizada y análisis predictivo de clientes. Sin embargo, el reto más grande que enfrentan los profesionales técnicos es asegurar la operatividad del ML, también conocida como “la última milla”, para implementar y gestionar con éxito estos modelos y desencadenar su valor empresarial. De acuerdo con Gartner, en el 2021, al menos el 50 por ciento de los proyectos de aprendizaje automático no se implementarán por completo debido a la falta de operatividad.

HPE ML Ops transforma las iniciativas de IA, desde experimentación y proyectos piloto hasta producción y operaciones empresariales, ya que se enfoca en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de datos y el diseño de modelos hasta la capacitación, implementación, monitoreo y colaboración.

“Solo los modelos operativos de aprendizaje automático proporcionan valor empresarial”, dijo Kumar Sreekanti, Vicepresidente Ejecutivo y Director de Tecnología de Hybrid IT en HPE. “Y con HPE ML Ops, ofrecemos la única solución empresarial para asegurar la operatividad del ciclo de vida de aprendizaje automático para las implementaciones de nube híbrida y locales. Estamos llevando la velocidad y agilidad de DevOps al aprendizaje automático para acelerar el tiempo de obtención de valor de la IA en la empresa”.

“Desde venta minorista y banca hasta fabricación y salud, prácticamente todas las industrias están adoptando o investigando la IA/ML para desarrollar productos y servicios innovadores y obtener una ventaja competitiva.

A pesar de que muchas empresas apenas se encuentran en la etapa de desarrollo e implementación de los proyectos de IA/ML, están luchando por asegurar la operatividad de todo el ciclo de vida del ML, desde la prueba de concepto y el piloto hasta la implementación de producción y el monitoreo”, dijo Ritu Jyoti, vicepresidente del programa de Estrategias de Inteligencia Artificial en IDC.

“HPE está cerrando esta brecha mediante un enfoque en todo el ciclo de vida de ML con su oferta basada en contenedor e independiente de plataforma, a fin de soportar los diferentes requerimientos operativos de ML, acelerar el tiempo de obtención de perspectivas y generar resultados empresariales superiores”, agregó.

Aplicaciones de modelos ML

“Nuestros videojuegos en línea generan miles de millones de datos al día”, dijo Alex Ryabov, director de Servicios de Datos en Wargaming. “Con modelos ML complejos, nuestros científicos de datos utilizan esos datos para conducir un análisis prescriptivo y mejorar la experiencia, valor vitalicio y lealtad de nuestros jugadores. Con el software BlueData de HPE, estamos conteniendo estos ambientes de ML y análisis para ayudar a optimizar la eficiencia operativa y mejorar nuestros negocios”.

Con la solución HPE ML Ops, los equipos de científicos de datos que desarrollan e implementan modelos de ML se pueden beneficiar de la solución de operatividad y gestión de ciclo de vida más completa de la industria para IA empresarial:

• Versiones de modelos: ambientes sandbox prepagados y de autoservicio para herramientas de ML y libretas de ciencia de los datos
• Capacitación en modelos: ambientes de capacitación con acceso seguro a los datos
• Implementación de modelos: implementación flexible y rápida con reproducción
• Monitoreo de modelos: visibilidad de punta a punta a lo largo del ciclo de vida del modelo ML
• Colaboración: permite procesos CI/CD con repositorios de código, modelos y proyectos
• Seguridad y control: capacidad multiusuario segura con integración en los mecanismos de autenticación empresarial
• Implementación híbrida: soporte para implementación local, nube pública o nube híbrida

La solución HPE ML Ops funciona con una amplia variedad de procesos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo de código abierto, incluyendo Keras, MXNet, PyTorch y TensorFlow, así como con las aplicaciones de aprendizaje automático comerciales de los socios en software como Dataiku y H2O.ai.

“Como socios de los servicios HPE Pointnext desde hace mucho tiempo, nos alegra que BlueData ahora sea parte de HPE”, dijo Florian Douetteau, CEO de Dataiku. “En Dataiku, nos esforzamos por llevar una adopción a gran escala del aprendizaje automático a todas las empresas. La combinación entre Dataiku y el software BlueData de HPE ayudará a nuestros clientes a escalar y operar con éxito sus proyectos de aprendizaje automático para crear un impacto real en sus empresas”.