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Solutions NetApp MLOps et de gestion des données

Rationalisez vos flux de travail IA/ML avec les solutions complètes de gestion des données et de MLOps de NetApp. Des plateformes open source aux outils de niveau entreprise, nos solutions permettent un développement, un déploiement et une mise à l'échelle efficaces de modèles dans des environnements de cloud hybride tout en garantissant la cohérence et les performances des données.

MLOps open source avec NetApp

Configuration de NetApp Trident pour AIPod

Déploiement et intégration d'Apache Airflow

Déploiement et opérations de données de JupyterHub

Déploiement et traçabilité de MLflow

Déploiement et notebooks Kubeflow

Entraînez des modèles de reconnaissance d'images avec Kubeflow

Exécution de la charge de travail de l'IA sur un seul nœud

Exécution de la charge de travail de l'IA distribuée

Ingestion de données avec SnapMirror

MLOps hybrides avec Domino Data Lab

Accès aux données inter-environnements avec Domino

NVIDIA AI Enterprise avec NetApp et VMware

Intégration du logiciel NVIDIA NGC

Amazon FSx pour ONTAP MLOps

Intégrer FSx ONTAP en tant que S3 privé dans SageMaker

Formation sur les modèles FSx ONTAP pour SageMaker

Créez un pipeline MLOps simplifié avec FSx

Solution de base de données vectorielle avec NetApp

Configuration du cluster Milvus avec Kubernetes

Protection de la base de données vectorielle avec SnapCenter

Validation des performances de la base de données vectorielle

Cas d'utilisation de bases de données vectorielles

Boîte à outils NetApp DataOps

Lac de données StorageGRID pour la conduite autonome

Reprise après sinistre avec SnapMirror

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